論文の概要: Explainable Malware Analysis: Concepts, Approaches and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13723v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 08:19:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 05:35:28.692209
- Title: Explainable Malware Analysis: Concepts, Approaches and Challenges
- Title（参考訳）: 説明可能なマルウェア分析:概念,アプローチ,課題
- Authors: Harikha Manthena, Shaghayegh Shajarian, Jeffrey Kimmell, Mahmoud Abdelsalam, Sajad Khorsandroo, Maanak Gupta,
- Abstract要約: 我々は、現在最先端のMLベースのマルウェア検出技術と、一般的なXAIアプローチについてレビューする。
本稿では,本研究の実施状況と説明可能なマルウェア解析の課題について論じる。
この理論的調査は、マルウェア検出におけるXAI応用に関心を持つ研究者のエントリポイントとなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning (ML) has seen exponential growth in recent years, finding applications in various domains such as finance, medicine, and cybersecurity. Malware remains a significant threat to modern computing, frequently used by attackers to compromise systems. While numerous machine learning-based approaches for malware detection achieve high performance, they often lack transparency and fail to explain their predictions. This is a critical drawback in malware analysis, where understanding the rationale behind detections is essential for security analysts to verify and disseminate information. Explainable AI (XAI) addresses this issue by maintaining high accuracy while producing models that provide clear, understandable explanations for their decisions. In this survey, we comprehensively review the current state-of-the-art ML-based malware detection techniques and popular XAI approaches. Additionally, we discuss research implementations and the challenges of explainable malware analysis. This theoretical survey serves as an entry point for researchers interested in XAI applications in malware detection. By analyzing recent advancements in explainable malware analysis, we offer a broad overview of the progress in this field, positioning our work as the first to extensively cover XAI methods for malware classification and detection.
- Abstract（参考訳）: 近年、機械学習(ML)は指数関数的に成長し、金融、医療、サイバーセキュリティなど様々な分野に応用されている。
マルウェアは現代のコンピューティングにとって重大な脅威であり、攻撃者がシステムに侵入するために頻繁に使用する。
マルウェア検出のための多くの機械学習ベースのアプローチは高いパフォーマンスを達成するが、透明性が欠如し、予測を説明できないことが多い。
これは、マルウェア分析において重要な欠点であり、セキュリティアナリストが情報を検証し広めるのに、検出の背後にある根拠を理解することが不可欠である。
説明可能なAI(XAI)は、意思決定に対して明確で理解可能な説明を提供するモデルを作成しながら、高い精度を維持することでこの問題に対処する。
本稿では,現在最先端のMLベースのマルウェア検出技術と,一般的なXAIアプローチについて概説する。
さらに,本研究の実施状況と,説明可能なマルウェア解析の課題についても論じる。
この理論的調査は、マルウェア検出におけるXAI応用に関心を持つ研究者のエントリポイントとなる。
近年のマルウェア分析の進歩を解析することにより、この分野での進歩を概観し、マルウェア分類と検出のためのXAI手法を広くカバーした最初の事例として位置づける。
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