4Z-4
データマイニング技術を活用したマルウェア分類法の検討
○鈴木貴之，宮保憲治（電機大）
近年，マルウェアによるサイバー攻撃の被害が社会的問題と認識されており、従来手法であるシグネチャーやルールに基づいたパターンマッチング方式では，日々増加する亜種や未知のマルウェアの対応が難しい状況である.
本稿では，マルウェアを動的解析環境で解析した結果を用いて,マルウェアに関連する特徴的な情報を，機械学習フレームワークであるJubatusを用いて抽出・解析し，未知のマルウェアの種類及び亜種の判別を行う手法について検討した結果を述べる．
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