{"product_id":"ieej-zt20213-034","title":"画像特徴量によるマルウェア亜種検知の精度向上","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-034\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2021\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eImproving the accuracy of Malware Variant detection based on Image Features\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e原田吉樹（日本大学）,泉隆（日本大学）,滕琳（日本大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYoshiki Harada (Nihon University),Takashi Izumi (Nihon University),Lin Teng (Nihon University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e画像特徴量|マルウェア|亜種検知|Image features|Malware|Variants Detection\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e近年のサイバー攻撃の主流として，マルウェア亜種を作り攻撃する手法がとられ，パターンファイルの作成が追い付かない現状となっている．研究目的は，マルウェア亜種検知の精度向上であり，本稿では，複合特徴量とデータセットへの異常データ混入について検討し，各特徴量との精度比較を行う．複合特徴量の作成については，分散を利用した特徴量評価手法を用いる．また，データセットへの異常データ混入を行い，異常検知モデルの構築の際に発生する問題に対処する．それらにより，平均亜種検知率96.86%という結果が得られた．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e436 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46401964703983,"sku":"IEEJ-ZT20213-034-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_dd49173f-a070-404e-a069-323451a85c3a.png?v=1744964573","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20213-034","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}