論文の概要: MalwareDNA: Simultaneous Classification of Malware, Malware Families, and Novel Malware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01350v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 04:27:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 20:05:14.054874
• Title: MalwareDNA: Simultaneous Classification of Malware, Malware Families, and Novel Malware
• Title（参考訳）: マルウェアDNA: マルウェア、マルウェア、新しいマルウェアの同時分類
• Authors: Maksim E. Eren, Manish Bhattarai, Kim Rasmussen, Boian S. Alexandrov, Charles Nicholas
• Abstract要約: マルウェアは、国家安全保障にとって最も危険でコストのかかるサイバー脅威の1つだ。 ここでは,新規なマルウェアファミリーの正確な識別を行う新しい手法の予備的機能を紹介し,紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.536024441537599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malware is one of the most dangerous and costly cyber threats to national security and a crucial factor in modern cyber-space. However, the adoption of machine learning (ML) based solutions against malware threats has been relatively slow. Shortcomings in the existing ML approaches are likely contributing to this problem. The majority of current ML approaches ignore real-world challenges such as the detection of novel malware. In addition, proposed ML approaches are often designed either for malware/benign-ware classification or malware family classification. Here we introduce and showcase preliminary capabilities of a new method that can perform precise identification of novel malware families, while also unifying the capability for malware/benign-ware classification and malware family classification into a single framework.
• Abstract（参考訳）: マルウェアは、国家安全保障にとって最も危険でコストのかかるサイバー脅威の1つであり、現代のサイバー空間において重要な要素である。 しかし、マルウェアの脅威に対する機械学習(ml)ベースのソリューションの採用は比較的遅い。 既存のMLアプローチの欠点は、この問題に寄与している可能性が高い。 現在のMLアプローチの大半は、新しいマルウェアの検出などの現実的な課題を無視している。 さらに、提案するMLアプローチは、マルウェア/ベニグウェア分類またはマルウェアファミリー分類のためにしばしば設計される。 本稿では,新しいマルウェアファミリーを正確に同定すると同時に,マルウェア/良性マルウェア分類とマルウェアファミリー分類の機能を1つのフレームワークに統合する新しい手法の予備的機能を紹介する。

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