Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Malware Samples to Fractal Images: A New Paradigm for Classification. (Version 2.0, Previous version paper name: Have you ever seen malware?)

論文の概要: From Malware Samples to Fractal Images: A New Paradigm for Classification. (Version 2.0, Previous version paper name: Have you ever seen malware?)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02341v2
Date: Thu, 1 Jun 2023 19:36:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-05 20:27:50.084978
Title: From Malware Samples to Fractal Images: A New Paradigm for Classification. (Version 2.0, Previous version paper name: Have you ever seen malware?)
Title（参考訳）: マルウェアのサンプルからフラクタル画像へ:分類の新しいパラダイム。 (バージョン2.0、以前のバージョン名:マルウェアを見たことがあるか?)
Authors: Ivan Zelinka, Miloslav Szczypka, Jan Plucar, Nikolay Kuznetsov
Abstract要約: 本研究では,動的挙動解析に基づくマルウェアの可視化手法を提案する。そのアイデアは、視覚的に非常に興味深い画像が、良質なマルウェアを分類するために使われる、ということだ。実験の結果は、6 589 997 のグッドウェア、827 853 の潜在的望ましくないアプリケーション、4 174 のマルウェアサンプルに基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3670422696827526
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To date, a large number of research papers have been written on the classification of malware, its identification, classification into different families and the distinction between malware and goodware. These works have been based on captured malware samples and have attempted to analyse malware and goodware using various techniques, including techniques from the field of artificial intelligence. For example, neural networks have played a significant role in these classification methods. Some of this work also deals with analysing malware using its visualisation. These works usually convert malware samples capturing the structure of malware into image structures, which are then the object of image processing. In this paper, we propose a very unconventional and novel approach to malware visualisation based on dynamic behaviour analysis, with the idea that the images, which are visually very interesting, are then used to classify malware concerning goodware. Our approach opens an extensive topic for future discussion and provides many new directions for research in malware analysis and classification, as discussed in conclusion. The results of the presented experiments are based on a database of 6 589 997 goodware, 827 853 potentially unwanted applications and 4 174 203 malware samples provided by ESET and selected experimental data (images, generating polynomial formulas and software generating images) are available on GitHub for interested readers. Thus, this paper is not a comprehensive compact study that reports the results obtained from comparative experiments but rather attempts to show a new direction in the field of visualisation with possible applications in malware analysis.
Abstract（参考訳）: これまで、マルウェアの分類、その識別、異なる家族への分類、マルウェアとグッドウェアの区別に関する多くの研究論文が書かれてきた。これらの研究は、捕獲されたマルウェアのサンプルに基づいており、人工知能の分野の技法を含む様々な技術を用いてマルウェアやグッドウェアを分析しようと試みている。例えば、ニューラルネットワークはこれらの分類法において重要な役割を果たす。この研究のいくつかは、その視覚化を使ってマルウェアを分析している。これらは通常、マルウェアの構造をキャプチャするマルウェアのサンプルを画像構造に変換し、それが画像処理の対象となる。本稿では,視覚的に非常に興味深い画像が,良質なマルウェアの分類に使用されるという考えから,動的行動解析に基づくマルウェアの視覚化に対する極めて従来型で斬新なアプローチを提案する。提案手法は今後の議論のための広範な話題を開き,結論として,マルウェア解析と分類研究の新たな方向性を多数提示する。実験の結果は、6つの589 997 goodware、827 853の潜在的に望ましくないアプリケーション、4つの174 203のマルウェアサンプルと選択された実験データ(画像、多項式式の生成、画像生成ソフトウェア)のデータベースに基づいている。そこで本論文は,比較実験の結果を報告する総合的なコンパクトな研究ではなく,マルウェア解析に応用可能な可視化分野の新たな方向性を示すものである。

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