論文の概要: Data Augmentation Based Malware Detection using Convolutional Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01862v1
- Date: Mon, 5 Oct 2020 08:58:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 22:06:27.981884
- Title: Data Augmentation Based Malware Detection using Convolutional Neural
Networks
- Title(参考訳): 畳み込みニューラルネットワークを用いたデータ拡張に基づくマルウェア検出
- Authors: Ferhat Ozgur Catak, Javed Ahmed, Kevser Sahinbas, Zahid Hussain Khand
- Abstract要約: サイバー攻撃は、サイバー世界におけるマルウェアの増加によって広く見られた。
この種のマルウェアの最も重要な特徴は、あるコンピュータから別のコンピュータへ伝播する際に形を変えることである。
本稿では, 画像拡張強化深部畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて, 変成マルウェア環境におけるマルウェア群の検出を実現することを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, cyber-attacks have been extensively seen due to the everlasting
increase of malware in the cyber world. These attacks cause irreversible damage
not only to end-users but also to corporate computer systems. Ransomware
attacks such as WannaCry and Petya specifically targets to make critical
infrastructures such as airports and rendered operational processes inoperable.
Hence, it has attracted increasing attention in terms of volume, versatility,
and intricacy. The most important feature of this type of malware is that they
change shape as they propagate from one computer to another. Since standard
signature-based detection software fails to identify this type of malware
because they have different characteristics on each contaminated computer. This
paper aims at providing an image augmentation enhanced deep convolutional
neural network (CNN) models for the detection of malware families in a
metamorphic malware environment. The main contributions of the paper's model
structure consist of three components, including image generation from malware
samples, image augmentation, and the last one is classifying the malware
families by using a convolutional neural network model. In the first component,
the collected malware samples are converted binary representation to 3-channel
images using windowing technique. The second component of the system create the
augmented version of the images, and the last component builds a classification
model. In this study, five different deep convolutional neural network model
for malware family detection is used.
- Abstract(参考訳): 近年、サイバー世界におけるマルウェアの増加により、サイバー攻撃が広く見られるようになった。
これらの攻撃はエンドユーザだけでなく、企業コンピュータシステムにも不可逆的なダメージを与える。
wannacryやpetyaなどのランサムウェア攻撃は、空港などの重要なインフラを作り、運用プロセスを実行不能にすることを目的としている。
それゆえ、ボリューム、汎用性、複雑性という観点で注目が集まっている。
この種のマルウェアの最も重要な特徴は、あるコンピュータから別のコンピュータへ伝播する際に形を変えることである。
標準的なシグネチャベースの検出ソフトウェアは、汚染されたコンピュータごとに異なる特性を持つため、この種のマルウェアを識別できない。
本稿では, 画像拡張強化型深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを用いて, 変成的マルウェア環境におけるマルウェアファミリーの検出を行う。
論文のモデル構造の主なコントリビューションは、マルウェアサンプルからのイメージ生成、画像拡張、そして最後の1つは、畳み込みニューラルネットワークモデルを用いてマルウェア群を分類することである。
第1のコンポーネントでは、収集したマルウェアサンプルをウィンドウ化技術を用いてバイナリ表現を3チャンネル画像に変換する。
システムの第2のコンポーネントは画像の拡張バージョンを作成し、最後のコンポーネントは分類モデルを構築します。
本研究では,マルウェア家族検出のための5種類のディープ畳み込みニューラルネットワークモデルを用いた。
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