文字出現頻度をパラメータとした機械学習による悪質な難読化JavaScriptの検出
書誌事項
- タイトル別名
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- Obfuscated Malicious JavaScript Detection using Machine Learning with Character Frequency
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説明
近年増加しているドライブバイダウンロード攻撃では,JavaScript を介して攻撃を行うものがあり,悪意のある JavaScript を検出する手法が希求されている.本稿では,難読化が施された JavaScript の文字出現頻度が一般の JavaScript とは異なる傾向があることに着目し,スクリプトの文字出現頻度を機械学習のパラメータとすることで,悪意のある難読化スクリプトを検出する手法を提案する.また提案手法の検証として,一般サイトの JavaScript と MWS データセット内の D3M 攻撃通信データの JavaScript を入力として学習した結果を示す.
収録刊行物
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- 情報処理学会研究報告. CSEC, [コンピュータセキュリティ]
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情報処理学会研究報告. CSEC, [コンピュータセキュリティ] 2014 (21), 1-7, 2014-02-27
一般社団法人情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1571980077767295872
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- NII論文ID
- 110009676287
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- NII書誌ID
- AA11235941
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- ISSN
- 09196072
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles