論文の概要: The State-of-the-Art in AI-Based Malware Detection Techniques: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11239v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 16:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 20:27:59.060018
- Title: The State-of-the-Art in AI-Based Malware Detection Techniques: A Review
- Title（参考訳）: AIベースのマルウェア検出技術の現状と展望
- Authors: Adam Wolsey
- Abstract要約: このレビューは、マルウェアの検出と防止に使用される最先端のAI技術の概要を明らかにすることを目的としている。
研究対象のアルゴリズムは、浅層学習、深層学習、バイオインスパイアド・コンピューティングである。
この調査はまた、より高度なマルウェアを作成する手段として、サイバー犯罪者によるAIの急速な採用にも触れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence techniques have evolved rapidly in recent years,
revolutionising the approaches used to fight against cybercriminals. But as the
cyber security field has progressed, so has malware development, making it an
economic imperative to strengthen businesses' defensive capability against
malware attacks. This review aims to outline the state-of-the-art AI techniques
used in malware detection and prevention, providing an in-depth analysis of the
latest studies in this field. The algorithms investigated consist of Shallow
Learning, Deep Learning and Bio-Inspired Computing, applied to a variety of
platforms, such as PC, cloud, Android and IoT. This survey also touches on the
rapid adoption of AI by cybercriminals as a means to create ever more advanced
malware and exploit the AI algorithms designed to defend against them.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能技術は急速に進化し、サイバー犯罪者と戦うためのアプローチに革命をもたらした。
しかし、サイバーセキュリティ分野が進むにつれ、マルウェア開発も進み、企業によるマルウェア攻撃に対する防御力を強化するための経済的な衝動となっている。
このレビューは、マルウェアの検出と予防に使用される最先端のAI技術を概説することを目的としており、この分野における最新の研究の詳細な分析を提供する。
調査対象のアルゴリズムは、PC、クラウド、Android、IoTなど、さまざまなプラットフォームに適用される、Shallow Learning、Deep Learning、Bio-Inspired Computingで構成されている。
この調査は、サイバー犯罪者によるAIの急速な採用にも触れており、より高度なマルウェアを作成し、それらに対して防御するために設計されたAIアルゴリズムを活用するための手段となっている。
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