BERTとLSTMを用いた呼び出し API情報に基づくマルウェア検知

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：CMN25082

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日：2025/11/3

タイトル(英語)：Malware Detection Using API Call Vector Information

著者名：藤本 翔大(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)： Shodai Fujimoto(Doshisha university),Tomotaka Kimura(Doshisha university),Cheng Jun(Doshisha university)

キーワード：ＢＥＲＴ,ＬＳＴＭ,呼び出しＡＰＩ情報,マルウェア検知,BERT,LSTM,API Call Vector Information,Malware

要約(日本語)：本論文では，API呼び出し列に基づくマルウェア検知手法を改良する．従来手法はAPI名を連結してBERTに入力していたため，API境界が不明確であった．本研究では，各APIを独立した入力とし，BERT出力と呼び出し間隔ベクトルを結合して学習させることで，識別精度の向上を目指す．

要約(英語)：This paper improves malware detection methods based on API call sequences. In conventional approaches, API names were concatenated and input into BERT, making the API boundaries unclear. In this study, each API is treated as an independent input, and the BERT output is combined with the call interval vector for learning, aiming to enhance classification accuracy.

本誌：2025年11月6日-2025年11月7日通信研究会

本誌掲載ページ：43-45p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,524Kバイト