論文の概要: Holographic Global Convolutional Networks for Long-Range Prediction Tasks in Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17978v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 15:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:34:33.679685
• Title: Holographic Global Convolutional Networks for Long-Range Prediction Tasks in Malware Detection
• Title（参考訳）: マルウェア検出における長距離予測タスクのためのホログラフィックグローバル畳み込みネットワーク
• Authors: Mohammad Mahmudul Alam, Edward Raff, Stella Biderman, Tim Oates, James Holt,
• Abstract要約: ホログラフィック還元表現(HRR)の特性を利用したホログラフィックグローバル畳み込みネットワーク(HGConv)を導入する。 他のグローバルな畳み込み法とは異なり、我々の手法は複雑なカーネル計算や人工カーネル設計を必要としない。 提案手法は,Microsoft Malware Classification Challenge, Drebin, EMBERのマルウェアベンチマークで新たなSOTA結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.7263393517558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malware detection is an interesting and valuable domain to work in because it has significant real-world impact and unique machine-learning challenges. We investigate existing long-range techniques and benchmarks and find that they're not very suitable in this problem area. In this paper, we introduce Holographic Global Convolutional Networks (HGConv) that utilize the properties of Holographic Reduced Representations (HRR) to encode and decode features from sequence elements. Unlike other global convolutional methods, our method does not require any intricate kernel computation or crafted kernel design. HGConv kernels are defined as simple parameters learned through backpropagation. The proposed method has achieved new SOTA results on Microsoft Malware Classification Challenge, Drebin, and EMBER malware benchmarks. With log-linear complexity in sequence length, the empirical results demonstrate substantially faster run-time by HGConv compared to other methods achieving far more efficient scaling even with sequence length $\geq 100,000$.
• Abstract（参考訳）: マルウェア検出は、実世界の大きな影響とユニークな機械学習の課題があるため、興味深く価値のある分野である。 既存の長距離技術とベンチマークを調査し、この問題領域にはあまり適していないことを発見した。 本稿では,ホログラフィック・グローバル・コンボリューション・ネットワーク(HGConv)を提案する。 他のグローバルな畳み込み法とは異なり、我々の手法は複雑なカーネル計算や人工カーネル設計を必要としない。 HGConvカーネルはバックプロパゲーションによって学習された単純なパラメータとして定義される。 提案手法は,Microsoft Malware Classification Challenge, Drebin, EMBERのマルウェアベンチマークで新たなSOTA結果を得た。 シーケンス長の対数線形複雑性により,HGConvによる実行時間は,シーケンス長が$\geq 10000$の場合でも,はるかに効率的なスケーリングを実現する他の方法と比較して,はるかに高速であることが実証された。

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