論文の概要: Neural Networks Optimizations Against Concept and Data Drift in Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10821v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 16:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 12:39:01.870881
• Title: Neural Networks Optimizations Against Concept and Data Drift in Malware Detection
• Title（参考訳）: マルウェア検出における概念とデータドリフトに対するニューラルネットワークの最適化
• Authors: William Maillet and Benjamin Marais
• Abstract要約: ドリフト問題に対処するベースラインニューラルネットワークを改善するためのモデルに依存しないプロトコルを提案する。 本稿では,最新の検証セットによる特徴量削減とトレーニングの重要性を示し,Drift-Resilient Binary Cross-Entropyという損失関数を提案する。 改良されたモデルは有望な結果を示し、ベースラインモデルよりも15.2%多いマルウェアを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the promising results of machine learning models in malware detection, they face the problem of concept drift due to malware constant evolution. This leads to a decline in performance over time, as the data distribution of the new files differs from the training one, requiring regular model update. In this work, we propose a model-agnostic protocol to improve a baseline neural network to handle with the drift problem. We show the importance of feature reduction and training with the most recent validation set possible, and propose a loss function named Drift-Resilient Binary Cross-Entropy, an improvement to the classical Binary Cross-Entropy more effective against drift. We train our model on the EMBER dataset (2018) and evaluate it on a dataset of recent malicious files, collected between 2020 and 2023. Our improved model shows promising results, detecting 15.2% more malware than a baseline model.
• Abstract（参考訳）: マルウェア検出における機械学習モデルの有望な結果にもかかわらず、マルウェアの絶え間ない進化のためにコンセプトドリフトの問題に直面している。 これにより、新しいファイルのデータ分散がトレーニングファイルと異なり、定期的なモデル更新が必要になるため、時間とともにパフォーマンスが低下する。 本研究では,ドリフト問題に対処するベースラインニューラルネットワークを改善するためのモデル非依存プロトコルを提案する。 本稿では,最新の検証セットによる特徴量削減と訓練の重要性を示し,ドリフト耐性バイナリクロスエントロピーと呼ばれる損失関数を提案し,ドリフトに対してより効果的な古典的バイナリクロスエントロピーの改善を提案する。 我々は、EMBERデータセット(2018)でモデルをトレーニングし、2020年から2023年の間に収集された最近の悪意のあるファイルのデータセットで評価する。 改良されたモデルは有望な結果を示し、ベースラインモデルよりも15.2%多いマルウェアを検出する。

関連論文リスト

• Improving Malware Detection with Adversarial Domain Adaptation and Control Flow Graphs [10.352741619176383]
  戦闘コンセプトの既存のソリューションは、アクティブラーニングを使用する。 グラフニューラルネットワークを利用してマルウェア制御後のフローグラフの保持情報を学習する手法を提案する。 提案手法は,バイナリ分類タスクにおける未知のマルウェアファミリーの予測と,マルチクラス環境でのドリフトされたマルウェアファミリーの予測において,大幅な向上を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T22:06:20Z)
• Diffusion-based Neural Network Weights Generation [85.6725307453325]
  データセット条件付き事前学習重み抽出による効率よく適応的な伝達学習手法を提案する。 具体的には、ニューラルネットワークの重みを再構築できる変分オートエンコーダを備えた潜時拡散モデルを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:34:23Z)
• MORPH: Towards Automated Concept Drift Adaptation for Malware Detection [0.7499722271664147]
  コンセプトドリフトはマルウェア検出にとって重要な課題である。 自己学習は、コンセプトドリフトを緩和するための有望なアプローチとして現れています。 擬似ラベルに基づく効果的なドリフト適応法であるMORPHを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T14:25:43Z)
• Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective [67.25782152459851]
  より優れた重量空間を実現するために、新しいデータモデル共設計視点を導入する。 具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T13:50:24Z)
• A Reusable AI-Enabled Defect Detection System for Railway Using Ensembled CNN [5.381374943525773]
  欠陥検出は、鉄道システムの信頼性を確保するために不可欠である。 現在のアプローチは、CNNのような単一のディープラーニングモデルに依存している。 再利用可能なAI対応欠陥検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T19:45:55Z)
• New Approach to Malware Detection Using Optimized Convolutional Neural Network [0.0]
  本稿では,マルウェアを高精度で高精度かつ効率的に検出する,新しい畳み込み型ディープラーニングニューラルネットワークを提案する。 ベースラインモデルは当初98%の精度を達成していたが、CNNモデルの深度を高めた後、99.183まで精度が向上した。 このCNNモデルの有効性をさらに高めるため、改良されたモデルを用いて、データセット内の新しいマルウェアサンプルの予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T15:06:47Z)
• Autoregressive based Drift Detection Method [0.0]
  我々はADDMと呼ばれる自己回帰モデルに基づく新しい概念ドリフト検出手法を提案する。 以上の結果から,新しいドリフト検出法は最先端ドリフト検出法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T14:36:16Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)
• Churn Reduction via Distillation [54.5952282395487]
  本研究は, 基礎モデルを教師として用いた蒸留によるトレーニングと, 予測的チャーンに対する明示的な制約によるトレーニングとの等価性を示す。 次に, 蒸留が近年の多くのベースラインに対する低チャーン訓練に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T18:03:31Z)
• A Bayesian Perspective on Training Speed and Model Selection [51.15664724311443]
  モデルのトレーニング速度の測定値を用いて,その限界確率を推定できることを示す。 線形モデルと深部ニューラルネットワークの無限幅限界に対するモデル選択タスクの結果を検証する。 以上の結果から、勾配勾配勾配で訓練されたニューラルネットワークが、一般化する関数に偏りがある理由を説明するための、有望な新たな方向性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:56:14Z)
• Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network [66.26231423824089]
  本稿では,1回のフォワードパスで,テスト時に分布データポイントの発見と拒否が可能な決定論的ディープモデルを訓練する手法を提案する。 我々は,新しい損失関数とセントロイド更新方式を用いて,これらをスケールトレーニングし,ソフトマックスモデルの精度に適合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T12:27:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。