Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ransomware detection using stacked autoencoder for feature selection

論文の概要: Ransomware detection using stacked autoencoder for feature selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11342v1
Date: Sat, 17 Feb 2024 17:31:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 21:45:49.374409
Title: Ransomware detection using stacked autoencoder for feature selection
Title（参考訳）: 重み付きオートエンコーダを用いた特徴選択のためのランサムウェア検出
Authors: Mike Nkongolo and Mahmut Tokmak
Abstract要約: この研究は、オートエンコーダの学習したウェイトとアクティベーションを慎重に分析し、ランサムウェアファミリーと他のマルウェアを区別するための重要な特徴を特定します。提案手法はランサムウェア分類において, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) アルゴリズムを上回り, 99%の精度を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The aim of this study is to propose and evaluate an advanced ransomware detection and classification method that combines a Stacked Autoencoder (SAE) for precise feature selection with a Long Short Term Memory (LSTM) classifier to enhance ransomware stratification accuracy. The proposed approach involves thorough pre processing of the UGRansome dataset and training an unsupervised SAE for optimal feature selection or fine tuning via supervised learning to elevate the LSTM model's classification capabilities. The study meticulously analyzes the autoencoder's learned weights and activations to identify essential features for distinguishing ransomware families from other malware and creates a streamlined feature set for precise classification. Extensive experiments, including up to 400 epochs and varying learning rates, are conducted to optimize the model's performance. The results demonstrate the outstanding performance of the SAE-LSTM model across all ransomware families, boasting high precision, recall, and F1 score values that underscore its robust classification capabilities. Furthermore, balanced average scores affirm the proposed model's ability to generalize effectively across various malware types. The proposed model achieves an exceptional 99% accuracy in ransomware classification, surpassing the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm primarily due to its effective SAE feature selection mechanism. The model also demonstrates outstanding performance in identifying signature attacks, achieving a 98% accuracy rate.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,高度なランサムウェア検出・分類手法を提案し,精度の高い特徴選択のためのスタックドオートエンコーダ(SAE)とランサムウェア階層化精度を高めるLong Short Term Memory(LSTM)分類器を組み合わせることにある。提案手法は、UGRansomeデータセットの徹底的な事前処理と、LSTMモデルの分類能力を高めるための教師なし学習による最適な特徴選択や微調整のための教師なしSAEの訓練を含む。この研究は、オートエンコーダの学習重量とアクティベーションを慎重に分析し、ランサムウェアファミリーと他のマルウェアを区別するための重要な特徴を特定し、正確な分類のための合理化機能セットを作成する。モデルの性能を最適化するために、最大400エポック、さまざまな学習率を含む広範な実験が行われている。その結果,SAE-LSTMモデルの性能は全ランサムウェア群で優れており,高い精度,リコール,F1スコアが特徴的であった。さらに、バランスのとれた平均スコアは、様々なマルウェアタイプにまたがって効果的に一般化する提案モデルの能力を証明する。提案手法はランサムウェアの分類において99%の精度を達成し,SAE機能選択機構の有効性により,Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムを上回り,その精度を向上した。このモデルはまた、シグネチャ攻撃を特定する上で優れたパフォーマンスを示し、98%の精度を達成する。

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