論文の概要: Improving Android Malware Detection Through Data Augmentation Using Wasserstein Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00890v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 12:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 16:07:50.172631
• Title: Improving Android Malware Detection Through Data Augmentation Using Wasserstein Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Wasserstein生成逆数ネットワークを用いたデータ拡張によるAndroidマルウェア検出の改善
• Authors: Kawana Stalin, Mikias Berhanu Mekoya
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、様々なアプリケーションにまたがる汎用性を実証している。 本研究は,GAN生成データを用いたAndroidマルウェア検出モデルのトレーニングの有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have demonstrated their versatility across various applications, including data augmentation and malware detection. This research explores the effectiveness of utilizing GAN-generated data to train a model for the detection of Android malware. Given the considerable storage requirements of Android applications, the study proposes a method to synthetically represent data using GANs, thereby reducing storage demands. The proposed methodology involves creating image representations of features extracted from an existing dataset. A GAN model is then employed to generate a more extensive dataset consisting of realistic synthetic grayscale images. Subsequently, this synthetic dataset is utilized to train a Convolutional Neural Network (CNN) designed to identify previously unseen Android malware applications. The study includes a comparative analysis of the CNN's performance when trained on real images versus synthetic images generated by the GAN. Furthermore, the research explores variations in performance between the Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) and the Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN). The investigation extends to studying the impact of image size and malware obfuscation on the classification model's effectiveness. The data augmentation approach implemented in this study resulted in a notable performance enhancement of the classification model, ranging from 1.5% to 7%, depending on the dataset. The achieved F1 score reached 97.5%. Keywords--Generative Adversarial Networks, Android Malware, Data Augmentation, Wasserstein Generative Adversarial Network
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GAN) は、データ拡張やマルウェア検出など、様々なアプリケーションでその汎用性を実証している。 本研究は,GAN生成データを用いたAndroidマルウェア検出モデルのトレーニングの有効性について検討する。 この研究は,Androidアプリケーションの相当なストレージ要件を考慮し,GANを用いてデータを合成的に表現し,ストレージ要求を低減させる手法を提案する。 提案手法では,既存のデータセットから抽出した特徴のイメージ表現を作成する。 GANモデルを使用して、現実的な合成グレースケール画像からなるより広範なデータセットを生成する。 その後、この合成データセットを使用して、これまで目に見えないAndroidマルウェアアプリケーションを特定するように設計された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングする。 本研究は,ganが生成する合成画像と実画像で訓練したcnnの性能の比較分析を含む。 さらに,Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN)とDeep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN)のパフォーマンスの変動について検討した。 この調査は、画像サイズとマルウェアの難読化が分類モデルの有効性に与える影響について研究している。 この研究で実装されたデータ拡張アプローチは、データセットに依存する1.5%から7%までの分類モデルの顕著な性能向上をもたらした。 F1得点は97.5%に達した。 キーワード--生成型adversarial network、androidマルウェア、データ拡張、wasserstein生成型adversarial network

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