論文の概要: Breaking Obfuscation: Cluster-Aware Graph with LLM-Aided Recovery for Malicious JavaScript Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22447v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 07:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.075604
• Title: Breaking Obfuscation: Cluster-Aware Graph with LLM-Aided Recovery for Malicious JavaScript Detection
• Title（参考訳）: 難読化: LLM支援による不正なJavaScript検出のためのクラスタ対応グラフ
• Authors: Zhihong Liang, Xin Wang, Zhenhuang Hu, Liangliang Song, Lin Chen, Jingjing Guo, Yanbin Wang, Ye Tian,
• Abstract要約: 悪意あるJavaScriptコードは、ユーザのプライバシ、システム整合性、エンタープライズセキュリティに重大な脅威をもたらす。 大規模言語モデル(LLM)に基づく難読化とコードグラフ学習を組み合わせたハイブリッドディフェンスフレームワークであるDeCodaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.83040332336481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid expansion of web-based applications and cloud services, malicious JavaScript code continues to pose significant threats to user privacy, system integrity, and enterprise security. But, detecting such threats remains challenging due to sophisticated code obfuscation techniques and JavaScript's inherent language characteristics, particularly its nested closure structures and syntactic flexibility. In this work, we propose DeCoda, a hybrid defense framework that combines large language model (LLM)-based deobfuscation with code graph learning: (1) We first construct a sophisticated prompt-learning pipeline with multi-stage refinement, where the LLM progressively reconstructs the original code structure from obfuscated inputs and then generates normalized Abstract Syntax Tree (AST) representations; (2) In JavaScript ASTs, dynamic typing scatters semantically similar nodes while deeply nested functions fracture scope capturing, introducing structural noise and semantic ambiguity. To address these challenges, we then propose to learn hierarchical code graph representations via a Cluster-wise Graph that synergistically integrates graph transformer network, node clustering, and node-to-cluster attention to simultaneously capture both local node-level semantics and global cluster-induced structural relationships from AST graph. Experimental results demonstrate that our method achieves F1-scores of 94.64% and 97.71% on two benchmark datasets, demonstrating absolute improvements of 10.74% and 13.85% over state-of-the-art baselines. In false-positive control evaluation at fixed FPR levels (0.0001, 0.001, 0.01), our approach delivers 4.82, 5.91, and 2.53 higher TPR respectively compared to the best-performing baseline. These results highlight the effectiveness of LLM-based deobfuscation and underscore the importance of modeling cluster-level relationships in detecting malicious code.
• Abstract（参考訳）: Webベースのアプリケーションとクラウドサービスの急速な拡張により、悪意のあるJavaScriptコードは、ユーザのプライバシ、システム整合性、エンタープライズセキュリティに重大な脅威を与え続けている。 しかし、高度なコード難読化技術とJavaScript固有の言語特性、特にネストされたクロージャ構造と構文的柔軟性のために、そのような脅威を検出することは依然として難しい。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づく難読化とコードグラフ学習を組み合わせたハイブリッド・ディフェンス・フレームワークであるDeCodaを提案する。(1) LLMは難読化入力から元のコード構造を段階的に再構築し,次に正規化された抽象構文木(AST)表現を生成する。(2) JavaScript ASTでは,動的型付けが意味論的に類似したノードを散布し,機能的スコープをキャプチャし,構造的ノイズやセマンティックなあいまいさを導入する。 これらの課題に対処するため、我々はクラスタワイズグラフを用いて階層的なコードグラフ表現を学習し、ASTグラフから局所ノードレベルのセマンティクスとグローバルクラスタによる構造的関係を同時に捉えるために、グラフトランスフォーマーネットワーク、ノードクラスタリング、ノードからクラスタへの注意を相乗的に統合することを提案する。 実験の結果、2つのベンチマークデータセットで94.64%と97.71%のF1スコアを達成し、最先端のベースラインに対して10.74%と13.85%の絶対的な改善を示した。 固定されたFPRレベル(0.0001, 0.001, 0.01)における偽陽性制御評価では, それぞれ4.82, 5.91, 2.53高TPRを, 最高性能のベースラインと比較した。 これらの結果はLLMに基づく難読化の有効性を強調し、悪意のあるコードの検出においてクラスタレベルの関係をモデル化することの重要性を強調している。

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