論文の概要: A Visualized Malware Detection Framework with CNN and Conditional GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14439v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 13:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.229027
• Title: A Visualized Malware Detection Framework with CNN and Conditional GAN
• Title（参考訳）: CNNと条件付きGANを用いた視覚的マルウェア検出フレームワーク
• Authors: Fang Wang, Hussam Al Hamadi, Ernesto Damiani,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習活用者が経験する共通問題に対処する統合フレームワークを提案する。 すなわち、拡張付き画像提示システムは、良性/悪性サンプルの同一性を保存するように設計されている。 条件付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づくモデルを用いて合成画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4505834541978615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Malware visualization analysis incorporating with Machine Learning (ML) has been proven to be a promising solution for improving security defenses on different platforms. In this work, we propose an integrated framework for addressing common problems experienced by ML utilizers in developing malware detection systems. Namely, a pictorial presentation system with extensions is designed to preserve the identities of benign/malign samples by encoding each variable into binary digits and mapping them into black and white pixels. A conditional Generative Adversarial Network based model is adopted to produce synthetic images and mitigate issues of imbalance classes. Detection models architected by Convolutional Neural Networks are for validating performances while training on datasets with and without artifactual samples. Result demonstrates accuracy rates of 98.51% and 97.26% for these two training scenarios.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)を取り入れたマルウェアの可視化分析は、さまざまなプラットフォームのセキュリティ防御を改善するための有望なソリューションであることが証明されている。 本研究では,ML活用者によるマルウェア検出システム開発における共通問題に対処する統合フレームワークを提案する。 すなわち、各変数を二進数にエンコードし、それらを白黒のピクセルにマッピングすることで、良性/良性サンプルの同一性を保存するために、拡張付き画像提示システムを構築する。 コンディショナル・ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づくモデルを用いて、合成画像を生成し、不均衡クラスの問題を緩和する。 Convolutional Neural Networksによって構築された検出モデルは、アーティファクトサンプルの有無にかかわらずデータセットをトレーニングしながらパフォーマンスを検証するためのものだ。 この2つのトレーニングシナリオの精度は98.51%と97.26%である。

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