近年，AIを用いたマルウェア生成やRaaS (Ransomware as a Service)の登場によりマルウェア検出数が増加している．
短期間に大量のマルウェア亜種が生成されてしまうことから，従来から行われているハッシュ値などの単一情報源によるマルウェア検知では限界がある．
本稿では，同一対象に関する複数種類の情報源を統合して学習するマルチモーダル学習と文章分類問題で使用されるBERTによる学習モデルを用いた亜種マルウェア検知手法を提案し，従来手法との比較・評価を行った結果を報告する．