論文の概要: Empirical Evaluation of Concept Drift in ML-Based Android Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22772v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 15:35:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.290237
• Title: Empirical Evaluation of Concept Drift in ML-Based Android Malware Detection
• Title（参考訳）: MLベースのAndroidマルウェア検出における概念ドリフトの実証評価
• Authors: Ahmed Sabbah, Radi Jarrar, Samer Zein, David Mohaisen,
• Abstract要約: 本研究は,Androidマルウェア検出におけるコンセプトドリフトの影響について検討する。 ドリフトに影響を与える要因には、特徴型、データ環境、検出方法などがある。 アルゴリズムの種類と概念のドリフトの間に強い相関は見つからなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.268191178804168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite outstanding results, machine learning-based Android malware detection models struggle with concept drift, where rapidly evolving malware characteristics degrade model effectiveness. This study examines the impact of concept drift on Android malware detection, evaluating two datasets and nine machine learning and deep learning algorithms, as well as Large Language Models (LLMs). Various feature types--static, dynamic, hybrid, semantic, and image-based--were considered. The results showed that concept drift is widespread and significantly affects model performance. Factors influencing the drift include feature types, data environments, and detection methods. Balancing algorithms helped with class imbalance but did not fully address concept drift, which primarily stems from the dynamic nature of the malware landscape. No strong link was found between the type of algorithm used and concept drift, the impact was relatively minor compared to other variables since hyperparameters were not fine-tuned, and the default algorithm configurations were used. While LLMs using few-shot learning demonstrated promising detection performance, they did not fully mitigate concept drift, highlighting the need for further investigation.
• Abstract（参考訳）: 優れた結果にもかかわらず、機械学習ベースのAndroidマルウェア検出モデルはコンセプトドリフトに苦慮し、急速に進化するマルウェアの特徴はモデルの有効性を低下させる。 本研究では2つのデータセットと9つの機械学習およびディープラーニングアルゴリズム、およびLarge Language Models (LLM) に対するコンセプトドリフトの影響について検討した。 静的、動的、ハイブリッド、セマンティック、イメージベースなど、さまざまな機能タイプが検討されている。 その結果,コンセプトドリフトは広く,モデル性能に大きく影響していることがわかった。 ドリフトに影響を与える要因には、特徴タイプ、データ環境、検出方法などがある。 バランスの取れたアルゴリズムは、クラス不均衡に役立ったが、主にマルウェアのランドスケープの動的な性質に由来する概念の漂流に完全に対処しなかった。 アルゴリズムの種類と概念のドリフトの間には強い相関関係は見られず、ハイパーパラメータが微調整されていないため、影響は他の変数に比べて比較的小さなものであり、デフォルトのアルゴリズム構成が使用された。 数発の学習を用いたLLMは検出性能が期待できることを示したが、コンセプトドリフトを完全に緩和することはできず、さらなる調査の必要性を強調した。

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