ウダ　リュウヤ   宇田　隆哉    所属   コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科    職種   准教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2025/03
形態種別	学術講演予稿集（学会、研究会を含む）
標題	APIコール対応表に基づく特徴ベクトル化手法を活用したマルウェア検出
執筆形態	共著
掲載誌名	情報処理学会研究報告コンピュータセキュリティ
掲載区分	国内
出版社・発行元	情報処理学会
巻・号・頁	2025-CSEC-108(18),1-7頁
総ページ数	7
担当区分	最終著者
著者・共著者	佐藤 悠弥, 青木 渉, 石井 龍河, 伊藤 峻, 加藤 蓮, 坂田 竜一, 宇田 隆哉
概要	近年のサイバー攻撃の増加により，従来のマルウェア検出手法では新たな攻撃パターンに対応できない問題が指摘されている．本論文では，APIコール列を特徴量として用い，XGBoost，1D CNN，LSTMの3つのモデルを活用したマルウェア検出手法を提案する．APIコール列の連続性や時系列的依存関係を捉えることで，従来手法では見逃されがちな特徴の学習を可能にした．評価の結果，1D CNNが最も高い精度（Accuracy: 0.9576）とバランスの取れた性能を示し，XGBoostは次点（Accuracy: 0.9163）の性能を発揮した．一方，LSTMは悪性データ検知においては高いRecall（0.99）を示したものの，良性データの検出性能（Recall: 0.07）に課題が残った．これらの結果から，1D CNNはタスク全体に最適であると結論付けられた．本研究はマルウェア検出の精度向上に寄与するものであるあり，データセットの多様性を高めることでLSTMを含むモデルの性能改善を図る予定である．