敵対的マルウェアの構造を考慮したJPEG圧縮を用いた防御策

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN24036

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2024/06/10

タイトル(英語): Countermeasure using JPEG Compression Based Structure of Adversarial Malware

著者名: 桑原 新大(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Arata Kuwahara(Doshisha University),Cheng Jun(Doshisha University),Cheng Jun(Doshisha University)

キーワード: 敵対的サンプル|マルウェア分類|畳み込みニューラルネットワーク|ＪＰＥＧ圧縮|adversarial Examples|malware classification|CNN|JPEG compression

要約(日本語): マルウェアの対抗策を講ずる上で，マルウェアの分類技術は重要である．分類手法の一つに画像化したマルウェアをCNNを用いて画像分類するものが存在する．この手法は非常に効果的だが、敵対的サンプルに対して脆弱である。本稿では，マルウェア画像の敵対的サンプルである敵対的マルウェアによる攻撃を想定し，敵対的マルウェアに対するJPEG圧縮の効果を検証する。また，JPEG圧縮を応用した新たな防御手法を提案する．

要約(英語): Malware classification technology is very important in taking countermeasures. Malware classification technology is important in taking countermeasures against malware. One of the classification methods is visualizing malware and classifying them using CNN. _x000D_ However this method is undermined by susceptibility to adversarial samples. This paper investigates the efficacy of JPEG compression against adversarial malware images and proposes novel defense methods leveraging JPEG compression.

本誌: 2024年6月13日-2024年6月14日通信研究会

本誌掲載ページ: 11-13 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 862 Kバイト