Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parallel Instance Filtering for Malware Detection

論文の概要: Parallel Instance Filtering for Malware Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13889v1
Date: Tue, 28 Jun 2022 11:14:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-02 11:43:00.851284
Title: Parallel Instance Filtering for Malware Detection
Title（参考訳）: マルウェア検出のための並列インスタンスフィルタリング
Authors: Martin Jure\v{c}ek and Olha Jure\v{c}kov\'a
Abstract要約: この研究は、Parallel Instance Filtering (PIF)と呼ばれる新しい並列インスタンス選択アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムの主な考え方は、データセット全体をカバーしているインスタンスの重複しないサブセットにデータセットを分割し、各サブセットにフィルタリングプロセスを適用することである。我々はPIFアルゴリズムと、50,000の悪意あるサンプルからなる大規模なデータセット上で、最先端のインスタンス選択アルゴリズムを比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning algorithms are widely used in the area of malware detection. With the growth of sample amounts, training of classification algorithms becomes more and more expensive. In addition, training data sets may contain redundant or noisy instances. The problem to be solved is how to select representative instances from large training data sets without reducing the accuracy. This work presents a new parallel instance selection algorithm called Parallel Instance Filtering (PIF). The main idea of the algorithm is to split the data set into non-overlapping subsets of instances covering the whole data set and apply a filtering process for each subset. Each subset consists of instances that have the same nearest enemy. As a result, the PIF algorithm is fast since subsets are processed independently of each other using parallel computation. We compare the PIF algorithm with several state-of-the-art instance selection algorithms on a large data set of 500,000 malicious and benign samples. The feature set was extracted using static analysis, and it includes metadata from the portable executable file format. Our experimental results demonstrate that the proposed instance selection algorithm reduces the size of a training data set significantly with the only slightly decreased accuracy. The PIF algorithm outperforms existing instance selection methods used in the experiments in terms of the ratio between average classification accuracy and storage percentage.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムはマルウェア検出の分野で広く使われている。サンプル量の増加に伴い、分類アルゴリズムの訓練はますます高価になる。さらに、トレーニングデータセットは冗長またはノイズの多いインスタンスを含むことができる。解決すべき問題は、精度を低下させることなく、大規模なトレーニングデータセットから代表インスタンスを選択する方法である。本稿では並列インスタンス選択アルゴリズムであるParallel Instance Filtering(PIF)を提案する。アルゴリズムの主な考え方は、データセット全体をカバーしているインスタンスの重複しないサブセットにデータセットを分割し、各サブセットにフィルタリングプロセスを適用することである。各サブセットは、同じ最も近い敵を持つインスタンスで構成される。その結果、PIFアルゴリズムは並列計算を用いてサブセットを独立に処理するため、高速である。 500,000の悪意のあるサンプルと良質なサンプルからなる大規模なデータセット上で、pifアルゴリズムと最先端のインスタンス選択アルゴリズムを比較した。機能セットは静的解析を用いて抽出され、ポータブルな実行ファイルフォーマットからのメタデータを含んでいる。実験の結果,提案するインスタンス選択アルゴリズムは,精度をわずかに低下させるだけで,トレーニングデータセットのサイズを大幅に削減できることがわかった。 PIFアルゴリズムは、平均分類精度と記憶率との比で実験で使用される既存のインスタンス選択法より優れている。

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