論文の概要: Security through the Eyes of AI: How Visualization is Shaping Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07574v1
• Date: Mon, 12 May 2025 13:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.409225
• Title: Security through the Eyes of AI: How Visualization is Shaping Malware Detection
• Title（参考訳）: AIの目を通してのセキュリティ - マルウェア検出を可視化する方法
• Authors: Asmitha K. A., Matteo Brosolo, Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Vinod P., Rafidha Rehiman K. A., Muhammed Shafi K. P,
• Abstract要約: マルウェアの検出と分類に応用された既存の可視化に基づくアプローチを評価する。 このフレームワーク内では、マルウェア検出パイプラインの重要な段階にわたる最先端のアプローチを分析する。 我々は、可視化ベースのアプローチにおける主な課題を明らかにし、この重要な分野における進歩と将来的な方向性についての洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.413488665073795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malware, a persistent cybersecurity threat, increasingly targets interconnected digital systems such as desktop, mobile, and IoT platforms through sophisticated attack vectors. By exploiting these vulnerabilities, attackers compromise the integrity and resilience of modern digital ecosystems. To address this risk, security experts actively employ Machine Learning or Deep Learning-based strategies, integrating static, dynamic, or hybrid approaches to categorize malware instances. Despite their advantages, these methods have inherent drawbacks and malware variants persistently evolve with increased sophistication, necessitating advancements in detection strategies. Visualization-based techniques are emerging as scalable and interpretable solutions for detecting and understanding malicious behaviors across diverse platforms including desktop, mobile, IoT, and distributed systems as well as through analysis of network packet capture files. In this comprehensive survey of more than 100 high-quality research articles, we evaluate existing visualization-based approaches applied to malware detection and classification. As a first contribution, we propose a new all-encompassing framework to study the landscape of visualization-based malware detection techniques. Within this framework, we systematically analyze state-of-the-art approaches across the critical stages of the malware detection pipeline. By analyzing not only the single techniques but also how they are combined to produce the final solution, we shed light on the main challenges in visualization-based approaches and provide insights into the advancements and potential future directions in this critical field.
• Abstract（参考訳）: 永続的なサイバーセキュリティの脅威であるMalwareは、高度な攻撃ベクトルを通じてデスクトップ、モバイル、IoTプラットフォームなどの相互接続されたデジタルシステムをターゲットにしている。 これらの脆弱性を悪用することで、攻撃者は現代のデジタルエコシステムの完全性とレジリエンスを損なう。 このリスクに対処するため、セキュリティ専門家は、静的、動的、ハイブリッドなアプローチを統合してマルウェアインスタンスを分類する、マシンラーニングまたはディープラーニングベースの戦略を積極的に採用している。 それらの利点にもかかわらず、これらの手法には固有の欠点があり、マルウェアの変種は高度化とともに永続的に進化し、検出戦略の進歩を必要としている。 可視化ベースの技術は、デスクトップ、モバイル、IoT、分散システムを含むさまざまなプラットフォームにわたる悪意ある振る舞いを検出し、理解するためのスケーラブルで解釈可能なソリューションとして、ネットワークパケットキャプチャファイルの解析を通じて登場している。 本稿では,100以上の高品質な研究論文を包括的に調査し,マルウェアの検出と分類に応用された既存の可視化に基づくアプローチについて検討する。 最初の貢献として、可視化に基づくマルウェア検出技術の展望を研究するための、新しいオール・エンコンパス・フレームワークを提案する。 このフレームワークでは,マルウェア検出パイプラインの重要な段階にわたって,最先端のアプローチを体系的に分析する。 単一の技術だけでなく、どのように組み合わせて最終ソリューションを作り出すかを分析することで、可視化ベースのアプローチの主な課題を明らかにし、この重要な分野における進歩と将来的な方向性についての洞察を提供する。

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