自己組織化マップを用いたWindowsシステムサービスコールの分類によるマルウェア検出手法
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概要
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自己組織化マップは、データマイニング手法の一つであるが、多次元のデータの統計的性質を学習し、類似した性質を持ったものどうしが近接するように低次元化を行い、2次元平面上への写像を可能とする手法である。このような特性をもった自己組織化マップは、予測を行う問題において有効であると考えられている。本研究では、未知のマルウェアを検出することを目的とした動的解析による検出手法として自己組織化マップを適用し、解析対象とするデータとしてマルウェア実行時に呼び出されるWindowsシステムサービスの呼び出し列および入出力パラメータに設定される文字列を用いた手法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-05-15
著者
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