論文の概要: Comprehensive Efficiency Analysis of Machine Learning Algorithms for Developing Hardware-Based Cybersecurity Countermeasures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07654v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 22:08:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-23 21:19:29.329638
• Title: Comprehensive Efficiency Analysis of Machine Learning Algorithms for Developing Hardware-Based Cybersecurity Countermeasures
• Title（参考訳）: ハードウェアベースのサイバーセキュリティ対策のための機械学習アルゴリズムの包括的効率解析
• Authors: Darren Cobian
• Abstract要約: 現代のコンピュータシステムによって、サイバー敵は以前よりも高度なマルウェアを作れるようになった。 現代の検出技術は、悪意のあるソフトウェアの検出率を高めるために、機械学習フィールドとハードウェアを使用する。 HPC値に匹敵しないマルウェアがこれらの新しい手法に接触すると、問題が発生する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern computing systems have led cyber adversaries to create more sophisticated malware than was previously available in the early days of technology. Dated detection techniques such as Anti-Virus Software (AVS) based on signature-based methods could no longer keep up with the demand that computer systems required of them. The complexity of modern malware has led to the development of contemporary detection techniques that use the machine learning field and hardware to boost the detection rates of malicious software. These new techniques use Hardware Performance Counters (HPCs) that form a digital signature of sorts. After the models are fed training data, they can reference these HPCs to classify zero-day malware samples. A problem emerges when malware with no comparable HPC values comes into contact with these new techniques. We provide an analysis of several machine learning and deep learning models that run zero-day samples and evaluate the results from the conversion of C++ algorithms to a hardware description language (HDL) used to begin a hardware implementation. Our results present a lack of accuracy from the models when running zero-day malware data as our highest detector, decision tree, was only able to reach 91.2% accuracy and had an F1-Score of 91.5% in the form of a decision tree. Next, through the Receiver Operating Curve (ROC) and area-under-the-curve (AUC), we can also determine that the algorithms did not present significant robustness as the largest AUC was only 0.819. In addition, we viewed relatively high overhead for our ensemble learning algorithm while also only having an 86.3% accuracy and 86% F1-Score. Finally, as an additional task, we adapted the one rule algorithm to fit many rules to make malware classification understandable to everyday users by allowing them to view the regulations while maintaining relatively high accuracy.
• Abstract（参考訳）: 現代のコンピュータシステムにより、サイバー攻撃者たちは、テクノロジーの初期の時代よりも高度なマルウェアを作り出すようになった。 署名ベースの手法に基づくアンチウイルスソフトウェア(AVS)のような古い検出技術は、コンピュータシステムに必要な要求に追随することができなかった。 現代のマルウェアの複雑さは、悪意のあるソフトウェアの検出率を高めるために機械学習分野とハードウェアを使用する現代の検出技術の開発につながった。 これらの新しい技術は、ハードウェアパフォーマンスカウンタ(hpcs)を使用して、一種のデジタルシグネチャを形成する。 モデルがトレーニングデータを入力した後、彼らはこれらのHPCを参照してゼロデイマルウェアサンプルを分類することができる。 HPC値に匹敵しないマルウェアがこれらの新しい手法に接触すると問題が発生する。 ゼロデイサンプルを実行する機械学習およびディープラーニングモデルの分析を行い、ハードウェア実装を開始するのに使用されるハードウェア記述言語(hdl)へのc++アルゴリズムの変換の結果を評価する。 その結果,ゼロデイマルウェアデータを最高検出率である決定木として実行した場合のモデルからの精度の欠如は,91.2% の精度に留まり,決定木という形で f1-score は91.5% であった。 次に、受信者演算曲線(ROC)とエリアアンダー・ザ・カーブ(AUC)を通し、最大のAUCが0.819であったため、アルゴリズムが大きなロバスト性を示しなかったことも決定できる。 さらに,アンサンブル学習アルゴリズムのオーバーヘッドは,86.3%の精度と86%のf1-scoreのみであった。 最後に,1ルールアルゴリズムを多くのルールに適合させて,マルウェア分類を日常的に理解できるようにし,比較的高い精度を維持しながら規則を閲覧できるようにした。

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