論文の概要: A Survey of Machine Learning Methods and Challenges for Windows Malware Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09271v2
• Date: Sun, 15 Nov 2020 16:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 03:58:43.520944
• Title: A Survey of Machine Learning Methods and Challenges for Windows Malware Classification
• Title（参考訳）: Windows マルウェア分類における機械学習手法と課題
• Authors: Edward Raff, Charles Nicholas
• Abstract要約: 調査は、マルウェア問題に機械学習を適用する方法についてより詳しく学びたいサイバーセキュリティ実践者や、データサイエンティストにこの独特な複雑な領域における課題に対する必要な背景を提供することの両方に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.4550536920809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malware classification is a difficult problem, to which machine learning methods have been applied for decades. Yet progress has often been slow, in part due to a number of unique difficulties with the task that occur through all stages of the developing a machine learning system: data collection, labeling, feature creation and selection, model selection, and evaluation. In this survey we will review a number of the current methods and challenges related to malware classification, including data collection, feature extraction, and model construction, and evaluation. Our discussion will include thoughts on the constraints that must be considered for machine learning based solutions in this domain, and yet to be tackled problems for which machine learning could also provide a solution. This survey aims to be useful both to cybersecurity practitioners who wish to learn more about how machine learning can be applied to the malware problem, and to give data scientists the necessary background into the challenges in this uniquely complicated space.
• Abstract（参考訳）: マルウェアの分類は難しい問題であり、機械学習手法が何十年にもわたって適用されてきた。 しかし、データ収集、ラベリング、特徴生成と選択、モデル選択、評価など、機械学習システムの開発の全段階を通じて発生するタスクに特有の困難がいくつかあるため、進捗が遅いことが多い。 本調査では,データ収集,特徴抽出,モデル構築,評価など,マルウェア分類に関する現在の方法と課題について概説する。 私たちの議論には、このドメインの機械学習ベースのソリューションでは考慮すべき制約についての考えが含まれますが、機械学習がソリューションを提供する可能性のある問題には取り組んでいません。 この調査は、マルウェア問題に機械学習を適用する方法についてより深く学びたいサイバーセキュリティ実践者や、データサイエンティストにこの独特な複雑な領域における課題に対する必要な背景を与えるために有用である。

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