論文の概要: Leveraging VAE-Derived Latent Spaces for Enhanced Malware Detection with Machine Learning Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20803v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:44:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:32.955307
• Title: Leveraging VAE-Derived Latent Spaces for Enhanced Malware Detection with Machine Learning Classifiers
• Title（参考訳）: 機械学習分類器を用いたマルウェア検出の高速化のためのVAE対応潜時空間の活用
• Authors: Bamidele Ajayi, Basel Barakat, Ken McGarry,
• Abstract要約: 本稿では,決定木,ナイーブベイズ,ライトGBM,ロジスティック回帰,ランダムフォレストという5つの機械学習分類器の性能を評価する。 異なるランダムシードで異なるトレーニングテストスプリットで実施された実験の結果、すべてのモデルがマルウェアの検出において良好に機能していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper assesses the performance of five machine learning classifiers: Decision Tree, Naive Bayes, LightGBM, Logistic Regression, and Random Forest using latent representations learned by a Variational Autoencoder from malware datasets. Results from the experiments conducted on different training-test splits with different random seeds reveal that all the models perform well in detecting malware with ensemble methods (LightGBM and Random Forest) performing slightly better than the rest. In addition, the use of latent features reduces the computational cost of the model and the need for extensive hyperparameter tuning for improved efficiency of the model for deployment. Statistical tests show that these improvements are significant, and thus, the practical relevance of integrating latent space representation with traditional classifiers for effective malware detection in cybersecurity is established.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変分オートエンコーダがマルウェアデータセットから学習した潜在表現を用いて,決定木,ネイブベイズ,ライトGBM,ロジスティック回帰,ランダムフォレストという5つの機械学習分類器の性能を評価する。 異なるランダムシードで異なるトレーニングテスト分割を行った実験の結果、すべてのモデルがアンサンブルメソッド(LightGBMとランダムフォレスト)によるマルウェアの検出において、他のモデルよりもわずかに優れた性能を示した。 さらに、潜在機能を利用することで、モデルの計算コストを削減し、展開のためのモデルの効率を改善するために、広範囲なハイパーパラメータチューニングの必要性も軽減される。 統計的テストの結果,これらの改善は重要であり,サイバーセキュリティにおいて有効なマルウェア検出のための従来の分類器と潜伏空間表現を統合する実践的妥当性が確立された。

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