論文の概要: Explainable Malware Detection through Integrated Graph Reduction and Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03634v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 18:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:33.248930
• Title: Explainable Malware Detection through Integrated Graph Reduction and Learning Techniques
• Title（参考訳）: グラフィカルリダクションと学習技術を用いた説明可能なマルウェア検出
• Authors: Hesamodin Mohammadian, Griffin Higgins, Samuel Ansong, Roozbeh Razavi-Far, Ali A. Ghorbani,
• Abstract要約: 制御フローグラフと関数コールグラフは、プログラム実行の詳細な理解を提供する上で重要なものとなっている。 これらのグラフベースの表現は、グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせることで、高性能なマルウェア検出器の開発において有望であることが示されている。 本稿では,グラフサイズを削減し,GNN出力の解釈可能性を高めるために最先端のGNNExplainerを適用し,これらの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.464148828287322
• License:
• Abstract: Control Flow Graphs and Function Call Graphs have become pivotal in providing a detailed understanding of program execution and effectively characterizing the behavior of malware. These graph-based representations, when combined with Graph Neural Networks (GNN), have shown promise in developing high-performance malware detectors. However, challenges remain due to the large size of these graphs and the inherent opacity in the decision-making process of GNNs. This paper addresses these issues by developing several graph reduction techniques to reduce graph size and applying the state-of-the-art GNNExplainer to enhance the interpretability of GNN outputs. The analysis demonstrates that integrating our proposed graph reduction technique along with GNNExplainer in the malware detection framework significantly reduces graph size while preserving high performance, providing an effective balance between efficiency and transparency in malware detection.
• Abstract（参考訳）: 制御フローグラフと関数コールグラフは、プログラムの実行を詳細に理解し、マルウェアの振る舞いを効果的に特徴づける上で、重要なものとなっている。 これらのグラフベースの表現は、グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせることで、高性能なマルウェア検出器の開発において有望であることが示されている。 しかし、これらのグラフの大規模化と、GNNの意思決定プロセスにおける固有の不透明さにより、課題は残る。 本稿では,グラフサイズを削減し,GNN出力の解釈可能性を高めるために最先端のGNNExplainerを適用し,これらの問題に対処する。 解析の結果,GNNExplainerとともに提案したグラフ削減手法をマルウェア検出フレームワークに統合することにより,高い性能を維持しながらグラフサイズを大幅に削減し,マルウェア検出の効率性と透明性を効果的にバランスさせることが示されている。

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