論文の概要: kNN Classification of Malware Data Dependency Graph Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02654v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 16:39:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:19:06.881869
• Title: kNN Classification of Malware Data Dependency Graph Features
• Title（参考訳）: マルウェアデータ依存グラフの特徴のkNN分類
• Authors: John Musgrave, Anca Ralescu,
• Abstract要約: データ依存グラフから構築した特徴に基づく分類について検討する。 特徴表現に基づく分類は精度が高いことを示す。 この結果は,データ依存グラフが意味情報と構造情報の両方を正確に捉えていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature resolution impacts the ability of classifiers to make explainable inferences when applied to malware classification. We explore classification based on features constructed from data dependency graphs, and present results from k-Nearest Neighbors (kNN) classifiers. Our study demonstrates that classification based on a novel feature representation not only yields high accuracy, but also increases explainability in inference, as features of data dependency are directly representative of program behavior. We present classification results using the Microsoft Kaggle 2015 malware dataset which was processed with a novel approach to feature extraction and representation. We show that non-parametric approaches to classification in the metric space are able to obtain classification accuracy of 87.5\% when applied to multi-class classification in the Kaggle malware dataset. Additionally, similarity in the metric space can be calculated directly without prior training. Our results provide evidence that data dependency graphs accurately capture both semantic and structural information.
• Abstract（参考訳）: 特徴分解能は、マルウェアの分類に適用した場合、分類器が説明可能な推論を行う能力に影響を与える。 データ依存グラフから構築した特徴に基づいて分類を行い、k-Nearest Neighbors(kNN)分類器の結果を示す。 本研究は,新しい特徴表現に基づく分類が高精度であるだけでなく,データ依存の特徴がプログラムの振舞いを直接表現しているため,推論における説明可能性も向上することを示す。 特徴抽出と表現のための新しいアプローチで処理したMicrosoft Kaggle 2015のマルウェアデータセットを用いて分類結果を示す。 パラメータ空間における分類に対する非パラメトリックアプローチは,Kaggleマルウェアデータセットのマルチクラス分類に適用した場合,87.5\%の分類精度を得ることができることを示す。 さらに、計量空間の類似性は事前の訓練なしに直接計算することができる。 この結果は,データ依存グラフが意味情報と構造情報の両方を正確に捉えていることを示す。

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