| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2017-10-16 |
| タイトル |
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タイトル |
「目grep」は機械学習で実現可能か？ |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Is Emulating“Binary Grep in Eyes”Possible with Machine Learning? |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
MWS |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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防衛大学校／情報セキュリティ大学院大学 |
| 著者所属 |
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警察庁／情報セキュリティ大学院大学 |
| 著者所属 |
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防衛大学校 |
| 著者所属 |
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情報セキュリティ大学院大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Defense Academy / Institute of Information Security |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Police Agency / Institute of Information Security |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Defense Academy |
| 著者所属(英) |
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en |
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Institute of Information Security |
| 著者名 |
三村, 守
大坪, 雄平
田中, 秀磨
後藤, 厚宏
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| 著者名(英) |
Mamoru, Mimura
Yuhei, Otsubo
Hidema, Tanaka
Atsuhiro, Goto
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
「目grep」とは，バイナリファイルから人間の目で文字列を検索するGREPコマンドをエミュレートするスキルである．本稿では，畳み込みニューラルネットワークを用いて「目grep」を再現し，未知の悪性文書ファイルを検知するいくつかの手法を提案する．畳み込みニューラルネットワークは，画像認識の分野において革新的であり，従来のモデルよりも顕著な成果を挙げている．さらに，実際の悪性文書ファイルからデータセットを作成し，Precision，RecallおよびＦ値を算出して提案手法を評価した．その結果，悪性文書ファイルから「目grep」によってシェルコードを発見できる可能性があることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
"Binary grep in eyes" is a skill to emulate executing GREP command in binary files with human eyes. This paper proposes some methods to emulate "binary grep in eyes" to detect unseen malicious document files with Convolutional Neural Network (CNN). CNN is commonly linked with innovations in the fields of image recognition and achieves superior results over several prior existing models. Then this paper created the dataset from actual malicious document files in the wild, and calculated the Precision, the Recall and the F-measure to evaluate our method. As the result, there is a possibility that our method can emulate "binary grep in eyes" and detect the shellcode in unseen malicious document files. |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集
巻 2017,
号 2,
発行日 2017-10-16
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJCSS2017172.pdf (762.3 kB)
