論文の概要: Recent Advances in Malware Detection: Graph Learning and Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10556v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 21:10:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:13:22.051497
- Title: Recent Advances in Malware Detection: Graph Learning and Explainability
- Title（参考訳）: マルウェア検出の最近の進歩:グラフ学習と説明可能性
- Authors: Hossein Shokouhinejad, Roozbeh Razavi-Far, Hesamodin Mohammadian, Mahdi Rabbani, Samuel Ansong, Griffin Higgins, Ali A Ghorbani,
- Abstract要約: この調査は、グラフ学習と説明可能性の間の相互作用に焦点を当てている。
これらのコンポーネントを統合することで、グラフ学習と説明可能性が堅牢で解釈可能でスケーラブルなマルウェア検出システムの構築にどのように貢献するかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5824213547618067
- License:
- Abstract: The rapid evolution of malware has necessitated the development of sophisticated detection methods that go beyond traditional signature-based approaches. Graph learning techniques have emerged as powerful tools for modeling and analyzing the complex relationships inherent in malware behavior, leveraging advancements in Graph Neural Networks (GNNs) and related methods. This survey provides a comprehensive exploration of recent advances in malware detection, focusing on the interplay between graph learning and explainability. It begins by reviewing malware analysis techniques and datasets, emphasizing their foundational role in understanding malware behavior and supporting detection strategies. The survey then discusses feature engineering, graph reduction, and graph embedding methods, highlighting their significance in transforming raw data into actionable insights, while ensuring scalability and efficiency. Furthermore, this survey focuses on explainability techniques and their applications in malware detection, ensuring transparency and trustworthiness. By integrating these components, this survey demonstrates how graph learning and explainability contribute to building robust, interpretable, and scalable malware detection systems. Future research directions are outlined to address existing challenges and unlock new opportunities in this critical area of cybersecurity.
- Abstract（参考訳）: マルウェアの急速な進化は、従来のシグネチャベースのアプローチを超える高度な検出方法の開発を必要としている。
グラフ学習技術は、マルウェアの振る舞いに固有の複雑な関係をモデル化し分析するための強力なツールとして登場し、グラフニューラルネットワーク(GNN)と関連する手法の進歩を活用している。
このサーベイは、グラフ学習と説明可能性の間の相互作用に焦点を当て、マルウェア検出の最近の進歩を包括的に調査する。
マルウェア分析技術とデータセットのレビューから始まり、マルウェアの振る舞いを理解し、検出戦略をサポートする上での基礎的な役割を強調した。
調査では、機能エンジニアリング、グラフリダクション、グラフ埋め込みについて論じ、生データを実用的な洞察に変換することの重要性を強調しながら、スケーラビリティと効率性を保証する。
さらに、この調査は、マルウェア検出、透明性と信頼性の確保における説明可能性技術とその応用に焦点を当てている。
これらのコンポーネントを統合することで、グラフ学習と説明可能性が堅牢で解釈可能でスケーラブルなマルウェア検出システムの構築にどのように貢献するかを示す。
今後の研究方針は、既存の課題に対処し、サイバーセキュリティのこの重要な領域における新たな機会を解き放つために概説されている。
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