静的データに基づくマルウェア検知に適した特徴空間の分析

摘要

マルウェアの実行を行うことなく，検体中に含まれる文字列情報等の静的データからマルウェアの検出を行う手法が，盛んに用いられるようになってきている．そのような中に，文章をベクトル表現にする技術を用いて検体の特徴ベクトルを作成した上で，Support Vector Machine(SVM) を適用し，マルウェアを検知する手法の有効性を示した報告がある．我々は，様々な分野において大量の属性と値の組をもつ特徴ベクトル空間から，少数の特徴属性を抽出するSVM による素性選択の研究を行ってきた．本研究では，左記の先行研究の知見に，素性選択の技術を適用し，マルウェア検出の有効性に適した特徴をより精緻に抽出することを試み，それに基づいたマルウェア検出に適切な特徴ベクトル空間の検討を行うともに，判別結果の向上を検証する．