論文の概要: A Survey of Malware Detection Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19153v1
- Date: Sat, 27 Jul 2024 02:49:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 19:40:49.299567
- Title: A Survey of Malware Detection Using Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたマルウェア検出の実態調査
- Authors: Ahmed Bensaoud, Jugal Kalita, Mahmoud Bensaoud,
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング(DL)を用いたWindows,iOS,Android,Linuxにおけるマルウェア検出の進歩について検討する。
本稿では,DL分類器を用いたマルウェア検出の問題点と課題について論じる。
各種データセットに対する8つの一般的なDLアプローチについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.349503549199403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The problem of malicious software (malware) detection and classification is a complex task, and there is no perfect approach. There is still a lot of work to be done. Unlike most other research areas, standard benchmarks are difficult to find for malware detection. This paper aims to investigate recent advances in malware detection on MacOS, Windows, iOS, Android, and Linux using deep learning (DL) by investigating DL in text and image classification, the use of pre-trained and multi-task learning models for malware detection approaches to obtain high accuracy and which the best approach if we have a standard benchmark dataset. We discuss the issues and the challenges in malware detection using DL classifiers by reviewing the effectiveness of these DL classifiers and their inability to explain their decisions and actions to DL developers presenting the need to use Explainable Machine Learning (XAI) or Interpretable Machine Learning (IML) programs. Additionally, we discuss the impact of adversarial attacks on deep learning models, negatively affecting their generalization capabilities and resulting in poor performance on unseen data. We believe there is a need to train and test the effectiveness and efficiency of the current state-of-the-art deep learning models on different malware datasets. We examine eight popular DL approaches on various datasets. This survey will help researchers develop a general understanding of malware recognition using deep learning.
- Abstract（参考訳）: 悪意のあるソフトウェア(マルウェア)の検出と分類の問題は複雑な作業であり、完璧なアプローチは存在しない。
まだやるべきことがたくさんある。
他のほとんどの研究分野とは異なり、標準的なベンチマークはマルウェア検出では見つからない。
本研究の目的は,テキストおよび画像分類におけるDLの調査,マルウェア検出のための事前学習およびマルチタスク学習モデルの利用,および標準ベンチマークデータセットが得られた場合の最善のアプローチについて,MacOS,Windows,iOS,Android,Linuxにおけるマルウェア検出の最近の進歩について検討することである。
本稿では,これらのDL分類器の有効性と,その決定と動作を説明可能な機械学習 (XAI) プログラムや解釈可能な機械学習 (IML) プログラムを使用する必要性を示すDL開発者に説明できないことによる,DL分類器を用いたマルウェア検出の課題と課題について論じる。
さらに、敵対的攻撃がディープラーニングモデルに与える影響について論じ、その一般化能力に悪影響を及ぼし、その結果、目に見えないデータに性能が低下する。
私たちは、さまざまなマルウェアデータセット上で、現在の最先端のディープラーニングモデルの有効性と効率をトレーニングし、テストする必要があると信じています。
各種データセットに対する8つの一般的なDLアプローチについて検討する。
この調査は、研究者がディープラーニングを用いてマルウェア認識の一般的な理解を深めるのに役立つだろう。
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