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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02654v2
• Date: Sat, 6 Jul 2024 02:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:20:00.718614
• 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: 本研究では,構造や意味に関連付けられた特徴を用いて,正確な分類を行う。 ラベル付きデータを用いて正確なモデルを訓練することにより、この意味論の特徴表現が基底真理ラベルと相関していることが示される。 この結果から,データ依存グラフが意味的情報と構造的情報の両方を正確に把握し,分類結果の説明可能性を高めることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainability in classification results are dependent upon the features used for classification. Data dependency graph features representing data movement are directly correlated with operational semantics, and subject to fine grained analysis. This study obtains accurate classification from the use of features tied to structure and semantics. By training an accurate model using labeled data, this feature representation of semantics is shown to be correlated with ground truth labels. This was performed using non-parametric learning with a novel feature representation on a large scale dataset, the Kaggle 2015 Malware dataset. The features used enable fine grained analysis, increase in resolution, and explainable inferences. This allows for the body of the term frequency distribution to be further analyzed and to provide an increase in feature resolution over term frequency features. This method obtains high accuracy from analysis of a single instruction, a method that can be repeated for additional instructions to obtain further increases in accuracy. This study evaluates the hypothesis that the semantic representation and analysis of structure are able to make accurate predications and are also correlated to ground truth labels. 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 for increased explainability in classification results.
• Abstract（参考訳）: 分類結果の説明可能性は、分類に使用される特徴に依存する。 データ移動を表すデータ依存グラフの特徴は、操作意味論と直接相関しており、きめ細かい分析の対象となっている。 本研究では,構造や意味に関連付けられた特徴を用いて,正確な分類を行う。 ラベル付きデータを用いて正確なモデルを訓練することにより、この意味論の特徴表現が基底真理ラベルと相関していることが示される。 これは、大規模データセットであるKaggle 2015 Malwareデータセットに新しい特徴表現を持つ非パラメトリック学習を使用して実施された。 使用した機能は、きめ細かい分析、解像度の向上、説明可能な推論を可能にする。 これにより、項周波数分布のボディをより分析し、項周波数特性よりも特徴分解能を高めることができる。 この方法は、1つの命令の分析から高い精度を得る。これは、追加の命令を繰り返すことで、さらなる精度の向上を得ることができる方法である。 本研究は, 構造の意味表現と解析が正確な述語化が可能であり, 基礎的真理ラベルと相関しているという仮説を評価する。 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。 この結果から,データ依存グラフが意味的情報と構造的情報の両方を正確に把握し,分類結果の説明可能性を高めることが示唆された。

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