学習アルゴリズムを用いた未知コンピュータウイルスの検出

使用学习算法检测未知计算机病毒

• 批准号: 17700042
• 负责人: 中谷 直司
• 金额: $ 0.9万
• 依托单位: Iwate University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17700042/
• 关键词: コンピュータウイルス; 未知コンピュータウイルス; 学習アルゴリズム; Bayes理論; Paul Graham Bayes; Gary Robinson Bayes; Naive Bayes

現在のコンピュータウイルス(以降、ウイルス)対策は、ウイルスの特徴点(以降、シグネチャ)をもとにしたパターンマッチによりウイルスの検出を行っているため、シグネチャの無い未知ウイルスは基本的に検出できない。そこで,本研究では従来のシグネチャ方式では対応できない、未知ウイルスに対応した新しいウイルス検出方式の確立を目的とする。未知ウイルスはシグネチャという観点からは未知のものであるが、オペレーションシステム(以降、OS)上で動く悪意のあるプログラムに過ぎず、OSが同じである以上、本質的に未知の機能を持ったものは存在し難い。そこで、過去のウイルスの機能を学習アルゴリズムにより学習し、その結果をもとにウイルスの検出と駆除を行う。本年度の研究ではアルゴリズムで学習する要素として、ウイルスバイナリ中から表示可能な文字列であるstringsを抽出して用いた。stringsにはウイルスの機能を的確に表現しているAPI(Application Program Interface)情報等が含まれており、これをSpamメール検出で有効性が認められている、Paul Graham Bayes, Gary Robinson Bayes, Naive Bayesの三種類のアルゴリズムを用いて学習し、ウイルスの検出を行った。実際のウイルスを用いて実験を行ったところ、過去のウイルスを継続的に学習し続けることで、未来に発生する大部分の未知ウイルスの検出が可能となること、特にGary Robinson Bayesとその改良アルゴリズムにおいて高い検出率を持つことが確認された。

Now, the strategy of the game is to change the characteristic point of the game (by falling, it's name), and to change the character point of the game (by falling, its name). Therefore, this study aims to establish a new way of communication between the two groups. Unknowns are not known, but they are not known. Unknowns are not known. The function of the past is to learn from the past, to learn from the past, to learn from the This year's study included the extraction of possible strings from the list of learning elements. The strings include API(Application Program Interface) information, etc., which can be used to identify the three types of strings: Paul Graham Bayes, Gary Robinson Bayes, Naive Bayes, etc. In fact, it is used to conduct research on the past, learn from the past, and generate most unknown information in the future. In particular, Gary Robinson's improved method of detecting high detection rates is confirmed.

项目成果

ベイズ学習アルゴリズムを用いた未知のコンピュータウイルス検出手法

利用贝叶斯学习算法检测未知计算机病毒的方法

• 发表时间: 2005
• 期刊: 情報処理学会論文誌 Vol.46 No.8
• 作者: 小池竜一;中谷直司;萩原由香里;厚井裕司;高倉弘喜;吉田等明
• 通讯作者: 吉田等明

Filter for Detecting Unknown Computer Viruses Using Graham Bayes Learning Algorithm for Spam Detection

使用格雷厄姆贝叶斯学习算法检测未知计算机病毒的过滤器用于垃圾邮件检测

• 发表时间: 2006
• 期刊: Proceeding of The International Workshop on Data-Mining and Statistical Science
• 作者: Temur Kutsia;Mircea Marin;王 卉歓;Ryuiti Koike
• 通讯作者: Ryuiti Koike

ベイズ学習アルゴリズムのスパムフィルタとウイルスフィルタへの適用の最適化

优化贝叶斯学习算法在垃圾邮件和病毒过滤器中的应用

• 发表时间: 2007
• 期刊: 情報処理学会論文誌 48
• 作者: Zhongda LIU;Naoshi NAKAYA;Yuuji KOUI;王卉歓
• 通讯作者: 王卉歓