論文の概要: Towards Interpretable Ensemble Learning for Image-based Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04889v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 05:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 08:01:43.842578
• Title: Towards Interpretable Ensemble Learning for Image-based Malware Detection
• Title（参考訳）: 画像に基づくマルウェア検出のための解釈型アンサンブル学習に向けて
• Authors: Yuzhou Lin, Xiaolin Chang
• Abstract要約: 本論文では,画像に基づくマルウェア検出のための相互理解型アンサンブル学習手法の設計を目的とする。 実験の結果、iemdは99.87%まで検出精度が向上し、高い精度の予測結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.721069729610892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) models for image-based malware detection have exhibited their capability in producing high prediction accuracy. But model interpretability is posing challenges to their widespread application in security and safety-critical application domains. This paper aims for designing an Interpretable Ensemble learning approach for image-based Malware Detection (IEMD). We first propose a Selective Deep Ensemble Learning-based (SDEL) detector and then design an Ensemble Deep Taylor Decomposition (EDTD) approach, which can give the pixel-level explanation to SDEL detector outputs. Furthermore, we develop formulas for calculating fidelity, robustness and expressiveness on pixel-level heatmaps in order to assess the quality of EDTD explanation. With EDTD explanation, we develop a novel Interpretable Dropout approach (IDrop), which establishes IEMD by training SDEL detector. Experiment results exhibit the better explanation of our EDTD than the previous explanation methods for image-based malware detection. Besides, experiment results indicate that IEMD achieves a higher detection accuracy up to 99.87% while exhibiting interpretability with high quality of prediction results. Moreover, experiment results indicate that IEMD interpretability increases with the increasing detection accuracy during the construction of IEMD. This consistency suggests that IDrop can mitigate the tradeoff between model interpretability and detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づくマルウェア検出のためのディープラーニング(DL)モデルは、高い予測精度を生み出す能力を示した。 しかし、モデル解釈性は、セキュリティおよび安全クリティカルなアプリケーションドメインにおいて、広く応用される上で課題を提起している。 本稿では,画像に基づくマルウェア検出(IEMD)のための解釈可能なアンサンブル学習手法の設計を目的とする。 まず,選択型深絞り学習(SDEL)検出器を提案し,次にEnsemble Deep Taylor Decomposition(EDTD)アプローチを設計し,SDEL検出器の出力にピクセルレベルの説明を与える。 さらに,画素レベルのヒートマップに対する忠実性,ロバスト性,表現性を計算する式を開発し,edtd説明の質を評価する。 EDTD の説明により,SDEL 検出器のトレーニングにより IEMD を確立する新しい解釈型ドロップアウト手法 (IDrop) を開発した。 実験結果は、画像に基づくマルウェア検出の従来の説明方法よりも、EDTDのより良い説明を示す。 さらに実験の結果,IEMDの精度は99.87%まで向上し,高い精度の予測結果が得られた。 さらに,IEMD構築時の検出精度の向上に伴い,IEMDの解釈可能性の向上が示唆された。 この一貫性は、IDropがモデルの解釈可能性と検出精度のトレードオフを軽減することを示唆している。

関連論文リスト

• AssemAI: Interpretable Image-Based Anomaly Detection for Manufacturing Pipelines [0.0]
  製造パイプラインにおける異常検出は、産業環境の複雑さと変動性によって強化され、依然として重要な課題である。 本稿では,スマート製造パイプラインに適した解釈可能な画像ベース異常検出システムAssemAIを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T01:50:09Z)
• X-Fake: Juggling Utility Evaluation and Explanation of Simulated SAR Images [49.546627070454456]
  実データと模擬データの分散不整合性は、シミュレーションSAR画像の有用性に影響を与える主な障害である。 本稿では,X-Fake で表されるSAR画像の擬似的な説明を初めて行うことで,信頼性の高い実用性評価フレームワークを提案する。 提案手法は、電磁モデルから得られた4つのシミュレーションSAR画像データセットと、生成人工知能アプローチに基づいて検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T09:27:53Z)
• Improving Interpretability and Robustness for the Detection of AI-Generated Images [6.116075037154215]
  凍結したCLIP埋め込みに基づいて、既存の最先端AIGI検出手法を解析する。 さまざまなAIジェネレータが生成する画像が実際の画像とどのように異なるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T10:33:09Z)
• RIGID: A Training-free and Model-Agnostic Framework for Robust AI-Generated Image Detection [60.960988614701414]
  RIGIDは、堅牢なAI生成画像検出のためのトレーニング不要でモデルに依存しない方法である。 RIGIDは、既存のトレーニングベースおよびトレーニング不要な検出器を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T14:49:54Z)
• Robust CLIP-Based Detector for Exposing Diffusion Model-Generated Images [13.089550724738436]
  拡散モデル(DM)は画像生成に革命をもたらし、様々な分野にまたがる高品質な画像を生成する。 超現実的画像を作成する能力は、現実的コンテンツと合成的コンテンツを区別する上で大きな課題となる。 この研究は、CLIPモデルによって抽出された画像とテキストの特徴をMLP(Multilayer Perceptron)分類器と統合する堅牢な検出フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T14:30:41Z)
• Out-of-Distribution Detection for Monocular Depth Estimation [4.873593653200759]
  異常検出により,エンコーダ・デコーダ深度推定モデルからOOD画像を検出することを提案する。 我々は,標準のNYU Depth V2とKITTIベンチマークを分散データとして構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T11:25:23Z)
• Single Image Depth Prediction Made Better: A Multivariate Gaussian Take [163.14849753700682]
  本稿では,画素ごとの深度を連続的にモデル化する手法を提案する。 提案手法の精度(MG)は,KITTI深度予測ベンチマークリーダーボードの上位に位置する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T16:01:03Z)
• Masked Images Are Counterfactual Samples for Robust Fine-tuning [77.82348472169335]
  微調整の深層学習モデルは、分布内(ID)性能と分布外(OOD)堅牢性の間のトレードオフにつながる可能性がある。 そこで本研究では,マスク付き画像を対物サンプルとして用いて,ファインチューニングモデルのロバスト性を向上させる新しいファインチューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T11:51:28Z)
• Deep Learning-Based Defect Classification and Detection in SEM Images [1.9206693386750882]
  特に、異なるResNet、VGGNetアーキテクチャをバックボーンとして使用するRetinaNetモデルをトレーニングする。 そこで本研究では,異なるモデルからの出力予測を組み合わせることで,欠陥の分類と検出に優れた性能を実現するための選好に基づくアンサンブル戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T16:34:11Z)
• On the Robustness of Quality Measures for GANs [136.18799984346248]
  本研究は、インセプションスコア(IS)やFr'echet Inception Distance(FID)のような生成モデルの品質測定の堅牢性を評価する。 このような測度は、加算画素摂動によっても操作可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T06:43:09Z)
• NADS: Neural Architecture Distribution Search for Uncertainty Awareness [79.18710225716791]
  機械学習(ML)システムは、トレーニングデータとは異なるディストリビューションから来るテストデータを扱う場合、しばしばOoD(Out-of-Distribution)エラーに遭遇する。 既存のOoD検出アプローチはエラーを起こしやすく、時にはOoDサンプルに高い確率を割り当てることもある。 本稿では,すべての不確実性を考慮したアーキテクチャの共通構築ブロックを特定するために,ニューラルアーキテクチャ分布探索(NADS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:39:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。