論文の概要: A Novel Reinforcement Learning Model for Post-Incident Malware Investigations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15028v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 14:55:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:29:21.291181
- Title: A Novel Reinforcement Learning Model for Post-Incident Malware Investigations
- Title（参考訳）: 事故後のマルウェア調査のための新しい強化学習モデル
- Authors: Dipo Dunsin, Mohamed Chahine Ghanem, Karim Ouazzane, Vassil Vassilev,
- Abstract要約: 本研究は,サイバーインシデント対応時のマルウェア調査を最適化する新たな強化学習モデルを提案する。
偽陰性を低減し、マルウェアシグネチャの進化に現在のプラクティスを適用することにより、法医学的な調査効率を向上させることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This Research proposes a Novel Reinforcement Learning (RL) model to optimise malware forensics investigation during cyber incident response. It aims to improve forensic investigation efficiency by reducing false negatives and adapting current practices to evolving malware signatures. The proposed RL framework leverages techniques such as Q-learning and the Markov Decision Process (MDP) to train the system to identify malware patterns in live memory dumps, thereby automating forensic tasks. The RL model is based on a detailed malware workflow diagram that guides the analysis of malware artefacts using static and behavioural techniques as well as machine learning algorithms. Furthermore, it seeks to address challenges in the UK justice system by ensuring the accuracy of forensic evidence. We conduct testing and evaluation in controlled environments, using datasets created with Windows operating systems to simulate malware infections. The experimental results demonstrate that RL improves malware detection rates compared to conventional methods, with the RL model's performance varying depending on the complexity and learning rate of the environment. The study concludes that while RL offers promising potential for automating malware forensics, its efficacy across diverse malware types requires ongoing refinement of reward systems and feature extraction methods.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,サイバーインシデント対応時のマルウェア調査を最適化する新しい強化学習(RL)モデルを提案する。
偽陰性を低減し、マルウェアシグネチャの進化に現在のプラクティスを適用することにより、法医学的な調査効率を向上させることを目的としている。
提案するRLフレームワークは,Qラーニングやマルコフ決定プロセス(MDP)などの手法を利用して,ライブメモリダンプ内のマルウェアパターンを識別するシステムを訓練し,法医学的タスクを自動化する。
RLモデルは、静的および行動的手法と機械学習アルゴリズムを用いてマルウェアの成果物の分析をガイドする、詳細なマルウェアワークフロー図に基づいている。
さらに、法医学的証拠の正確性を確保することで、英国の司法制度の課題に対処しようとしている。
我々は、Windowsオペレーティングシステムで作成したデータセットを用いて、制御された環境でテストと評価を行い、マルウェア感染をシミュレートする。
実験の結果,RLモデルの性能は環境の複雑さや学習率によって異なるため,従来の方法と比較してマルウェア検出率を改善することが示された。
この研究は、RLはマルウェアの法医学を自動化するための有望な可能性を提供しているが、様々な種類のマルウェアにまたがる効果には、報酬システムと特徴抽出方法の継続的な改善が必要であると結論付けている。
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