文字出現頻度をパラメータとした機械学習による悪質な難読化JavaScriptの検出
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概要
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近年増加しているドライブバイダウンロード攻撃では,JavaScript を介して攻撃を行うものがあり,悪意のある JavaScript を検出する手法が希求されている.本稿では,難読化が施された JavaScript の文字出現頻度が一般の JavaScript とは異なる傾向があることに着目し,スクリプトの文字出現頻度を機械学習のパラメータとすることで,悪意のある難読化スクリプトを検出する手法を提案する.また提案手法の検証として,一般サイトの JavaScript と MWS データセット内の D3M 攻撃通信データの JavaScript を入力として学習した結果を示す.
- 2014-02-27
著者
-
中尾 康二
独立行政法人情報通信研究機構
-
星澤 裕二
株式会社セキュアブレイン
-
井上 大介
独立行政法人情報通信研究機構
-
中尾 康二
(独)情報通信研究機構
-
笠間 貴弘
横浜国立大学
-
西田 雅太
株式会社セキュアブレイン先端技術研究所
-
衛藤 将史
独立行政法人 情報通信研究機構
-
笠間 貴弘
独立行政法人情報通信研究機構
-
井上 大介
独立行政法人 情報通信研究機構
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