Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Uncertainty for Improved Static Malware Detection Under Extreme False Positive Constraints

論文の概要: Leveraging Uncertainty for Improved Static Malware Detection Under Extreme False Positive Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04081v1
Date: Mon, 9 Aug 2021 14:30:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-10 15:01:27.949332
Title: Leveraging Uncertainty for Improved Static Malware Detection Under Extreme False Positive Constraints
Title（参考訳）: 極端偽陽性制約下における静的マルウェア検出の精度向上
Authors: Andre T. Nguyen and Edward Raff and Charles Nicholas and James Holt
Abstract要約: 本研究では,静的マルウェア検出のための機械学習手法のアンサンブル処理とベイズ処理により,モデル誤りの同定精度が向上することを示す。特に,本研究では,従来手法で期待されていた0.69から0.80まで,実際に実現された1e-5のFPRにおける真の正の率(TPR)を,Sophos業界スケールデータセット上で最高のモデルクラスで改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.241478970181912
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The detection of malware is a critical task for the protection of computing environments. This task often requires extremely low false positive rates (FPR) of 0.01% or even lower, for which modern machine learning has no readily available tools. We introduce the first broad investigation of the use of uncertainty for malware detection across multiple datasets, models, and feature types. We show how ensembling and Bayesian treatments of machine learning methods for static malware detection allow for improved identification of model errors, uncovering of new malware families, and predictive performance under extreme false positive constraints. In particular, we improve the true positive rate (TPR) at an actual realized FPR of 1e-5 from an expected 0.69 for previous methods to 0.80 on the best performing model class on the Sophos industry scale dataset. We additionally demonstrate how previous works have used an evaluation protocol that can lead to misleading results.
Abstract（参考訳）: マルウェアの検出は、コンピュータ環境の保護にとって重要な課題である。このタスクでは、非常に低い偽陽性率(fpr)が0.01%以上必要となることが多い。本稿では,複数のデータセット,モデル,特徴タイプにわたるマルウェア検出における不確実性の利用について,最初の広範囲な調査を行う。静的マルウェア検出のための機械学習手法のセンセンシングとベイズ処理により、モデルエラーの同定、新しいマルウェアファミリーの発見、極端な偽陽性の制約下での予測性能が向上することを示す。特に,実際に実現されているfprの1e-5の真の陽性率(tpr)を,従来手法の予測 0.69 から sophos 産業規模データセットのベストパフォーマンスモデルクラス 0.80 まで改善する。さらに,過去の作業では,誤解を招く結果につながるような評価プロトコルをどのように使用してきたかを示す。

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