Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ransomware Detection using Process Memory

論文の概要: Ransomware Detection using Process Memory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16871v1
Date: Thu, 31 Mar 2022 08:03:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-02 03:33:07.947383
Title: Ransomware Detection using Process Memory
Title（参考訳）: プロセスメモリを用いたランサムウェア検出
Authors: Avinash Singh, Richard Adeyemi Ikuesan, and Hein Venter
Abstract要約: 本研究はランサムウェアの内部動作と機能に焦点を当てる。ランサムウェアファミリーの新しい署名と指紋を識別して、新しいランサムウェア攻撃を正しく分類することができる。いくつかの有名な機械学習アルゴリズムが81.38から96.28パーセントの精度で探索された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ransomware attacks have increased significantly in recent years, causing great destruction and damage to critical systems and business operations. Attackers are unfailingly finding innovative ways to bypass detection mechanisms, whichencouraged the adoption of artificial intelligence. However, most research summarizes the general features of AI and induces many false positives, as the behavior of ransomware constantly differs to bypass detection. Focusing on the key indicating features of ransomware becomes vital as this guides the investigator to the inner workings and main function of ransomware itself. By utilizing access privileges in process memory, the main function of the ransomware can be detected more easily and accurately. Furthermore, new signatures and fingerprints of ransomware families can be identified to classify novel ransomware attacks correctly. The current research used the process memory access privileges of the different memory regions of the behavior of an executable to quickly determine its intent before serious harm can occur. To achieve this aim, several well-known machine learning algorithms were explored with an accuracy range of 81.38 to 96.28 percents. The study thus confirms the feasibility of utilizing process memory as a detection mechanism for ransomware.
Abstract（参考訳）: 近年ではランサムウェア攻撃が著しく増加し、重要なシステムや事業運営に大きな損害を与えている。攻撃者は、検出メカニズムをバイパスする革新的な方法を見つけようとしている。しかし、ほとんどの研究はAIの一般的な特徴を要約し、ランサムウェアの動作が常にバイパス検出と異なるため、多くの偽陽性を引き起こす。ランサムウェアのキーとなる特徴に焦点を合わせることは、研究者がランサムウェア自体の内部動作と主要な機能に導くために不可欠である。プロセスメモリにおけるアクセス権限を利用することで、ランサムウェアの主機能をより簡単かつ正確に検出することができる。さらに、ランサムウェアファミリーの新しい署名と指紋を識別して、新規ランサムウェア攻撃を正しく分類することができる。現在の研究では、実行ファイルの動作の異なるメモリ領域のプロセスメモリアクセス特権を使用して、深刻な害が発生する前にその意図を迅速に決定している。この目的を達成するために、いくつかの有名な機械学習アルゴリズムが81.38から96.28パーセントの精度で研究された。そこで本研究では,プロセスメモリをランサムウェアの検出機構として活用する可能性を確認した。

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