論文の概要: Maat: Automatically Analyzing VirusTotal for Accurate Labeling and
Effective Malware Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00510v1
- Date: Wed, 1 Jul 2020 14:15:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 23:46:13.478353
- Title: Maat: Automatically Analyzing VirusTotal for Accurate Labeling and
Effective Malware Detection
- Title（参考訳）: maat: 正確なラベリングと効果的なマルウェア検出のためのウイルストタルの自動分析
- Authors: Aleieldin Salem, Sebastian Banescu, Alexander Pretschner
- Abstract要約: マルウェア分析と検出の研究コミュニティは、約60台のスキャナーのスキャン結果に基づいてAndroidアプリをラベル付けするために、オンラインプラットフォームVirusTotalに依存している。
VirusTotalから取得したスキャン結果を最もよく解釈する方法の基準はありません。
機械学習(ML)ベースのラベリングスキームを自動生成することで,標準化と持続可能性というこれらの問題に対処する手法であるMaatを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.84087757644708
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The malware analysis and detection research community relies on the online
platform VirusTotal to label Android apps based on the scan results of around
60 antiviral scanners. Unfortunately, there are no standards on how to best
interpret the scan results acquired from VirusTotal, which leads to the
utilization of different threshold-based labeling strategies (e.g., if ten or
more scanners deem an app malicious, it is considered malicious). While some of
the utilized thresholds may be able to accurately approximate the ground truths
of apps, the fact that VirusTotal changes the set and versions of the scanners
it uses makes such thresholds unsustainable over time. We implemented a method,
Maat, that tackles these issues of standardization and sustainability by
automatically generating a Machine Learning (ML)-based labeling scheme, which
outperforms threshold-based labeling strategies. Using the VirusTotal scan
reports of 53K Android apps that span one year, we evaluated the applicability
of Maat's ML-based labeling strategies by comparing their performance against
threshold-based strategies. We found that such ML-based strategies (a) can
accurately and consistently label apps based on their VirusTotal scan reports,
and (b) contribute to training ML-based detection methods that are more
effective at classifying out-of-sample apps than their threshold-based
counterparts.
- Abstract（参考訳）: マルウェア分析と検出の研究コミュニティは、約60のアンチウイルススキャナーのスキャン結果に基づいて、Androidアプリをラベル付けするオンラインプラットフォームVirusTotalに依存している。
残念ながら、virustotalから取得したスキャン結果を最善に解釈する方法の基準はなく、異なるしきい値ベースのラベリング戦略(例えば、10以上のスキャナがアプリを悪質と判断した場合、悪意があると見なされる)を利用することになる。
利用されたしきい値のいくつかは、アプリの基本的な真実を正確に近似することができるが、ウイルスが使用するスキャナーのセットとバージョンを変更するという事実は、時間とともにそのようなしきい値が持続不可能になる。
我々は機械学習(ML)ベースのラベリングスキームを自動生成することで、標準化と持続可能性というこれらの課題に対処する手法Maatを実装した。
VirusTotalのレポートでは、1年間にわたる53万のAndroidアプリをスキャンし、しきい値ベースの戦略と比較することで、MaatのMLベースのラベリング戦略の適用性を評価した。
このようなMLベースの戦略は
(a) VirusTotalのスキャンレポートに基づいてアプリを正確かつ一貫してラベル付けし、
b) 閾値ベースのアプリよりも,サンプル外アプリの分類に有効なMLベースの検出方法のトレーニングに寄与する。
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