Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zero Day Ransomware Detection with Pulse: Function Classification with Transformer Models and Assembly Language

論文の概要: Zero Day Ransomware Detection with Pulse: Function Classification with Transformer Models and Assembly Language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07862v1
Date: Thu, 15 Aug 2024 00:22:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-16 15:28:57.396917
Title: Zero Day Ransomware Detection with Pulse: Function Classification with Transformer Models and Assembly Language
Title（参考訳）: パルスによるゼロデイランサムウェア検出:トランスフォーマーモデルとアセンブリ言語を用いた関数分類
Authors: Matthew Gaber, Mohiuddin Ahmed, Helge Janicke,
Abstract要約: 動的バイナリー・インスツルメンテーション(Dynamic Binary Instrumentation)ツールであるPeekabooは、回避マルウェアを倒して、その真の振る舞いを捉えている。本稿では,Transformerモデルとアセンブリ言語を用いたゼロデイランサムウェア検出のための新しいフレームワークであるPulseを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.870031206586792
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Finding automated AI techniques to proactively defend against malware has become increasingly critical. The ability of an AI model to correctly classify novel malware is dependent on the quality of the features it is trained with and the authenticity of the features is dependent on the analysis tool. Peekaboo, a Dynamic Binary Instrumentation tool defeats evasive malware to capture its genuine behavior. The ransomware Assembly instructions captured by Peekaboo, follow Zipf's law, a principle also observed in natural languages, indicating Transformer models are particularly well suited to binary classification. We propose Pulse, a novel framework for zero day ransomware detection with Transformer models and Assembly language. Pulse, trained with the Peekaboo ransomware and benign software data, uniquely identify truly new samples with high accuracy. Pulse eliminates any familiar functionality across the test and training samples, forcing the Transformer model to detect malicious behavior based solely on context and novel Assembly instruction combinations.
Abstract（参考訳）: マルウェアに対して積極的に防御する自動化AI技術を見つけることはますます重要になっている。新たなマルウェアを正しく分類するAIモデルの能力は、トレーニングされた機能の品質に依存し、その機能の信頼性は分析ツールに依存している。動的バイナリー・インスツルメンテーション(Dynamic Binary Instrumentation)ツールであるPeekabooは、回避マルウェアを倒して、その真の振る舞いを捉えている。 Peekaboo が取得したランサムウェアアセンブリ命令は Zipf の法則に従っており、これは自然言語でも見られる原理であり、トランスフォーマーモデルは特に二項分類に適していることを示している。本稿では,Transformerモデルとアセンブリ言語を用いたゼロデイランサムウェア検出のための新しいフレームワークであるPulseを提案する。 PulseはPeekabooのランサムウェアと良質なソフトウェアデータで訓練され、真に新しいサンプルを高精度に識別する。 Pulseは、テストとトレーニングサンプルに精通した機能を排除し、Transformerモデルにコンテキストと新しいアセンブリ命令の組み合わせのみに基づいて悪意のある振る舞いを検出するように強制する。

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