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【24h】

出現頻度の高い可読文字列を用いた未知のマルウェアの検知手法

机译:使用出现频率高的可读字符串的未知恶意软件检测方法

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摘要

マルウェアの解析において,実行ファイルから取得可能な可読文字列は補助的に用いられている.近年の自然言語処理技術の発展に伴い,可読文字列のみを用いたマルウェアの検知手法が提案された.その手法では,すべての可読文字列を単語に分割し,良性と悪性の実行ファイルで出現する単語の違いを利用している.そのため,出現頻度の低い余計な単語を除外することで,検知精度が向上すると考えられる.本研究では,良性および悪性の実行ファイルから出現頻度の高い単語を均等に抽出し,精度を向上させる手法を提案する.検証実験では年代別のFFRI Dataset を用いて精度を評価し,F 値は0.982 以上に改善することを確認した.
机译:在分析恶意软件时,可以从可执行文件中获取的可读字符串用作补充。 \ r \ n随着自然语言处理技术的最新发展,已经提出了仅使用可读字符串的恶意软件检测方法。 \ r \ n方法将所有可读字符串拆分为单词,并使用良性和恶意可执行文件中出现的单词之间的差异。因此,认为通过排除出现频率低的多余单词来提高检测精度。在这项研究中,我们提出了一种\ r \ n方法,该方法从良性和恶性可执行文件中均匀提取频繁出现的单词,以提高准确性。在验证实验中,通过使用每个年龄组的FFRI数据集评估准确性,并确认F值提高了\ r \ n至0.982或更高。

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