メール特徴を用いたウィルスメール検知に関する一考察
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概要
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本論文では,新しいウィルスメール検知システムについて議論する.近年のウィルスは多様化・複雑化しており,ウィルス検知システムがウィルスを検知することが困難になってきている.先行研究では,新井氏はウィルスそのものではなく主たるウィルスの感染媒体であるメールに着目し,メールから特徴を抽出することによつて添付されているファイルがウィルスか非ウィルスかを分類できるとしている.本研究では,独自に採取した4130通のウィルスメールと2504通の非ウィルスメールを用いて,メール特徴を用いたウィルスの検知が行えるかを否かを考察する.まず,採取したメールからシグネチャを作成し,シグネチャとのパターンマッチに基づくウィルス検知システムについて調査を行い,次に,確率機械学習のアルゴリズムであるAdaBoostを用いたウィルス検知システムについて考察した.最後に,この二つのシステムを組み合わせたハイブリッドなシステムを提案した.そして,この3つのシステムについて評価を行い,ハイブリッドなシステムを用いることにより,3つの検知システムの中で最も検知率が高く,ウィルスメールを非ウィルスメールとして誤検知する確率も最小であることがわかり,有効性が示せた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-07-13
著者
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門林 雄基
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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宮本 大輔
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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宮本 大輔
慶應義塾大学大学院理工学研究科総合デザイン工学専攻
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門林 雄基
奈良先端科学技術大学院大学インターネット工学講座
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飯村 卓司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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門林 雄基
奈良先端科学技術大学院大学
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門林 雄基
奈良先端科学技術大学院大
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門林 雄基
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科インターネット工学講座
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