論文の概要: OMD: Orthogonal Malware Detection Using Audio, Image, and Static Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04710v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 18:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 15:30:16.421192
• Title: OMD: Orthogonal Malware Detection Using Audio, Image, and Static Features
• Title（参考訳）: OMD:音声・画像・静的特徴を用いた直交マルウェア検出
• Authors: Lakshmanan Nataraj, Tajuddin Manhar Mohammed, Tejaswi Nanjundaswamy, Satish Chikkagoudar, Shivkumar Chandrasekaran, B.S. Manjunath
• Abstract要約: 直交的」サイバー防衛アプローチは、既存の手法を補完するものである。 オーディオ記述子、画像類似性記述子、その他の静的/統計的特徴が使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.698383412150296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the growing number of malware and cyber attacks, there is a need for "orthogonal" cyber defense approaches, which are complementary to existing methods by detecting unique malware samples that are not predicted by other methods. In this paper, we propose a novel and orthogonal malware detection (OMD) approach to identify malware using a combination of audio descriptors, image similarity descriptors and other static/statistical features. First, we show how audio descriptors are effective in classifying malware families when the malware binaries are represented as audio signals. Then, we show that the predictions made on the audio descriptors are orthogonal to the predictions made on image similarity descriptors and other static features. Further, we develop a framework for error analysis and a metric to quantify how orthogonal a new feature set (or type) is with respect to other feature sets. This allows us to add new features and detection methods to our overall framework. Experimental results on malware datasets show that our approach provides a robust framework for orthogonal malware detection.
• Abstract（参考訳）: マルウェアやサイバー攻撃の増加に伴い、他の方法によって予測されない独自のマルウェアサンプルを検出することによって、既存の方法と相補的な「直交」サイバー防御アプローチが必要である。 本稿では,音声記述子,画像類似性記述子,その他の静的・統計的特徴を組み合わせてマルウェアを識別するための,新規で直交的なマルウェア検出手法を提案する。 まず,マルウェアバイナリを音声信号として表現する場合,音声記述子がマルウェアファミリーの分類にどのように有効であるかを示す。 そして,音声記述子上での予測は,画像類似性記述子や他の静的特徴に対する予測と直交していることを示す。 さらに,新しい特徴集合(あるいは型)が他の特徴集合に対してどのように直交しているかを定量化する,エラー解析のためのフレームワークとメトリクスを開発した。 これにより、フレームワーク全体に新機能と検出メソッドを追加できます。 マルウェアデータセットの実験結果から,本手法は直交マルウェア検出のための堅牢なフレームワークを提供することが示された。

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