機械語命令列の類似性に基づく自動マルウェア分類システム

概要

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本論文では,機械語命令列の類似度算出手法および自動マルウェア分類システムを提案する.機械語命令列の類似度算出に関する提案手法では,新たなマルウェアが出現した際に,過去に収集されたマルウェアとの近さを算出するとともに,過去のマルウェアと共通の命令列および実際に変更のあった箇所を推定可能にする.一方,昨今の多くのマルウェアはパッカによりそのプログラムコードが隠蔽されている.こうした課題に対しこれまで我々は,マルウェアのアンパッキング手法および逆アセンブル手法を開発してきた.本論文では,これらの手法に機械語命令列の類似度算出に関する提案手法を組み合わせ,マルウェア分類システムを構築した.実験では本システムを利用し,3グループのマルウェア検体を分類した.その結果,ハニーポットで収集した約3,000種類のマルウェアであっても,わずか数種類のマルウェアを解析することで,全体の75%程度のマルウェアの機能を把握できることが分かった.さらに,類似度の高いマルウェアに関しては,それらの差分を推定でき,変更箇所にのみ着目した解析が可能なことも分かった.また,本システムの分類結果とアンチウィルスソフトによる検出名の比較では,本システムが同一と判断したマルウェアに関して,アンチウィルスソフトでは異なる複数の検出名が確認される状況もあり,マルウェアに対する命名の難しさが明らかになった.
2010-09-15

機械語命令列の類似性に基づく自動マルウェア分類システム

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