論文の概要: Burnyard: Future of Malware Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24778v1
- Date: Tue, 23 Jun 2026 16:36:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-24 22:16:49.074937
- Title: Burnyard: Future of Malware Analysis
- Title(参考訳): Burnyard: マルウェア分析の未来
- Abstract要約: Burnyardは軽量なバイナリエミュレーションプラットフォームで、観測可能なランタイムの振る舞いをキャプチャし、構造化されたCSVイベントトレースとして記録する。
Burnyardは、観測可能なランタイムの振る舞いをキャプチャし、構造化されたCSVイベントトレースとして記録する、軽量なバイナリエミュレーションプラットフォームを通じて、これらの制限に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.956729394666618
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Malware analysis is a critical aspect of modern cybersecurity. The prevailing industry practice, sandboxing, involves executing suspicious binaries within isolated virtual machines in large-scale data centers. However, this approach can unintentionally expose samples to public platforms such as VirusTotal and MalwareBazaar, and it is both resource-intensive and time-consuming. Burnyard addresses these limitations through a lightweight binary emulation platform that captures observable runtime behavior and records it as structured CSV event traces.
- Abstract(参考訳): マルウェア分析は現代のサイバーセキュリティの重要な側面である。
一般的な業界慣行であるサンドボックスは、大規模データセンターで隔離された仮想マシン内で不審なバイナリを実行する。
しかし、このアプローチは意図的にVrusTotalやMalwareBazaarのような公開プラットフォームにサンプルを公開することができる。
Burnyardは、観測可能なランタイムの振る舞いをキャプチャし、構造化されたCSVイベントトレースとして記録する、軽量なバイナリエミュレーションプラットフォームを通じて、これらの制限に対処する。
関連論文リスト
- Certifiably robust malware detectors by design [48.367676529300276]
設計によるロバストなマルウェア検出のための新しいモデルアーキテクチャを提案する。
すべての堅牢な検出器を特定の構造に分解することができ、それを経験的に堅牢なマルウェア検出器の学習に適用できることを示す。
我々のフレームワークERDALTはこの構造に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-10T09:19:29Z) - RX-INT: A Kernel Engine for Real-Time Detection and Analysis of In-Memory Threats [0.0]
本稿では,TOCTOU攻撃に対するレジリエンスを提供するアーキテクチャを特徴とするカーネル支援システムであるRX-INTを提案する。
RX-INTはリアルタイムスレッド生成モニタとステートフル仮想アドレス記述子(VAD)スキャナを組み合わせた検出エンジンを導入した。
RX-INTは,PE-sieveで同定されなかった手動マッピング領域を正常に検出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-05T19:43:25Z) - Unveiling Malware Patterns: A Self-analysis Perspective [15.517313565392852]
VisUnpackは静的解析ベースのデータ可視化フレームワークで、攻撃防止と攻撃後の回復を支援する。
本手法は,パッケージ化されたマルウェアプログラムのアンパック化,基本ブロックに基づく局所的類似性記述子の計算,ディスクリプタ間の相関性の向上,ノイズの最小化による修正を含む。
27,106以上のサンプルを収集したデータセットに基づくVisUnpackの包括的評価では、99.7%の精度でマルウェアプログラムを正確に分類する能力が確認されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T16:04:13Z) - Understanding crypter-as-a-service in a popular underground marketplace [51.328567400947435]
Cryptersは、ターゲットバイナリを変換することで、アンチウイルス(AV)アプリケーションからの検出を回避できるソフトウェアの一部です。
シークレット・アズ・ア・サービスモデルは,検出機構の高度化に対応して人気を博している。
本論文は,シークレット・アズ・ア・サービスに特化したオンライン地下市場に関する最初の研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T08:35:39Z) - JITScanner: Just-in-Time Executable Page Check in the Linux Operating System [6.725792100548271]
JITScannerはLoadable Kernel Module (LKM)上に構築されたLinux指向パッケージとして開発されている。
スケーラブルなマルチプロセッサ/コア技術を使用してLKMと効率的に通信するユーザレベルのコンポーネントを統合する。
JITScannerによるマルウェア検出の有効性と、通常のランタイムシナリオにおける最小限の侵入が広くテストされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T17:00:08Z) - EMBERSim: A Large-Scale Databank for Boosting Similarity Search in
Malware Analysis [48.5877840394508]
近年,定量化によるマルウェア検出から機械学習への移行が進んでいる。
本稿では、EMBERから始まるバイナリファイルの類似性研究の領域における欠陥に対処することを提案する。
我々は、EMBERに類似情報とマルウェアのクラスタグを付与し、類似性空間のさらなる研究を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T06:58:45Z) - DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified
Robustness [58.23214712926585]
我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。
具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。
私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T17:25:22Z) - Avast-CTU Public CAPE Dataset [0.0]
Cuckoo/CAPEのようなリッチなサンドボックスから生成されるデータセットはほとんど公開されていない。
マルウェア検出のための新しい機械学習手法の設計を支援するために、このサンプルデータセットを利用可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-06T13:22:27Z) - Towards an Automated Pipeline for Detecting and Classifying Malware
through Machine Learning [0.0]
Windows Portable Executable File (PE) を分類できるマルウェア分類パイプラインを提案する。
入力PEサンプルが与えられた場合、悪意または良性のいずれかに分類される。
悪意のある場合、パイプラインは脅威タイプ、家族、行動を確立するためにさらに分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T10:07:50Z) - Being Single Has Benefits. Instance Poisoning to Deceive Malware
Classifiers [47.828297621738265]
攻撃者は、マルウェア分類器を訓練するために使用されるデータセットをターゲットとした、高度で効率的な中毒攻撃を、どのように起動できるかを示す。
マルウェア検出領域における他の中毒攻撃とは対照的に、我々の攻撃はマルウェアファミリーではなく、移植されたトリガーを含む特定のマルウェアインスタンスに焦点を当てている。
我々は、この新たに発見された深刻な脅威に対する将来の高度な防御に役立つ包括的検出手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T15:27:44Z) - Adversarial EXEmples: A Survey and Experimental Evaluation of Practical
Attacks on Machine Learning for Windows Malware Detection [67.53296659361598]
EXEmplesは、比較的少ない入力バイトを摂動することで、機械学習に基づく検出をバイパスすることができる。
我々は、機械学習モデルに対する過去の攻撃を包含し、一般化するだけでなく、3つの新たな攻撃を含む統一フレームワークを開発する。
これらの攻撃はFull DOS、Extended、Shiftと呼ばれ、DOSヘッダをそれぞれ操作し、拡張し、第1セクションの内容を変更することで、敵のペイロードを注入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T07:16:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。