論文の概要: Classifying Sequences of Extreme Length with Constant Memory Applied to Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09390v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 04:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:42:25.123811
• Title: Classifying Sequences of Extreme Length with Constant Memory Applied to Malware Detection
• Title（参考訳）: マルウェア検出への定記憶による極長の分類
• Authors: Edward Raff, William Fleshman, Richard Zak, Hyrum S. Anderson, Bobby Filar, Mark McLean
• Abstract要約: MalConvは、最大2000,000ドルのステップを処理できる畳み込みニューラルネットワークである。 我々は、必要なメモリをシーケンス長$t$に不変にする時間的maxプーリングの新しいアプローチを開発した。 これにより、MalConv $116times$ メモリ効率が向上し、オリジナルのデータセットでトレーニングするのに最大25.8times$ が高速になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.34421905502784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works within machine learning have been tackling inputs of ever-increasing size, with cybersecurity presenting sequence classification problems of particularly extreme lengths. In the case of Windows executable malware detection, inputs may exceed $100$ MB, which corresponds to a time series with $T=100,000,000$ steps. To date, the closest approach to handling such a task is MalConv, a convolutional neural network capable of processing up to $T=2,000,000$ steps. The $\mathcal{O}(T)$ memory of CNNs has prevented further application of CNNs to malware. In this work, we develop a new approach to temporal max pooling that makes the required memory invariant to the sequence length $T$. This makes MalConv $116\times$ more memory efficient, and up to $25.8\times$ faster to train on its original dataset, while removing the input length restrictions to MalConv. We re-invest these gains into improving the MalConv architecture by developing a new Global Channel Gating design, giving us an attention mechanism capable of learning feature interactions across 100 million time steps in an efficient manner, a capability lacked by the original MalConv CNN. Our implementation can be found at https://github.com/NeuromorphicComputationResearchProgram/MalConv2
• Abstract（参考訳）: 機械学習における最近の研究は、特に極端な長さのシーケンス分類問題をサイバーセキュリティが提示している。 Windows実行可能マルウェア検出の場合、入力は100ドル MB を超え、これは$T=100,000,000 ステップの時系列に対応する。 現在、そのようなタスクを処理するための最も近いアプローチは、最大2000,000ドルのステップを処理できる畳み込みニューラルネットワークであるMalConvである。 CNNの$\mathcal{O}(T)$メモリは、CNNのマルウェアへのさらなる適用を妨げている。 本研究では,時間的最大値プーリングに対する新たなアプローチを開発し,必要なメモリを列長$T$に不変にする。 これにより、MalConv $116\times$ メモリ効率が向上し、25.8\times$ のトレーニング速度が向上し、MalConvへの入力長制限が取り除かれた。 我々は,MalConvアーキテクチャを改良するために,新たなGlobal Channel Gating設計を導入し,従来のMalConv CNNに欠ける機能である1億のタイムステップにわたる機能インタラクションを効率的に学習する機構について検討した。 私たちの実装はhttps://github.com/NeuromorphicComputationResearchProgram/MalConv2で確認できます。

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