ネットワークトラフィックの情報を使ったマルウェア検知にあたっては、既存のマルウェアを改変した亜種マルウェアの検知が課題となる。従来のパターンマッチング方式では、亜種の検知精度は十分とは言えない。そこで本研究では亜種検知率を高めるために、主に自然言語処理をはじめとする分野で有効性が示されている加法構成性を有する分散意味表現を使ってネットワークトラフィックを変換し、Attentionモデルなどによって解析することで、推定モデルを構築し、亜種検知率を評価する。