Character Level Convolutional Neural Networkによる悪性文字列検知手法

Character Level Convolutional Neural Networkによる悪性文字列検知手法

• 1.
  1
• 2.
  自己紹介 法政大学 応用情報工学科 知的情報処理研究室 （彌冨研） Cpaw代表 ICTSC 運営 さくらインターネット 技術本部 アプリケーション アルバイト 2
• 3.
  本日のLT内容 自然言語処理とセキュリティ Character Level ConvolutionalNeural Network (以下CLCNN)について CLCNNによる悪性文字列の検知 3
• 4.
  自然言語処理とセキュリティ 自然言語処理は昔からセキュリティ技術に 用いられている 4
• 5.
  自然言語処理とセキュリティ 迷惑メールフィルタ 文章→形態素解析→ナイーブベイズによるフィルタ スパムアカウントフィルタ 文章→形態素解析→ワードベクトル化 →SVMによる分類 マルウェア検知 APIコールパターン→n-gram→決定木による検知 5
• 6.
  CLCNNについて 文字単位でCNNを行う 特徴抽出をConvolutional層にて行い識別を行う ため、特徴抽出を別途行う必要がない 6
• 7.
  CLCNNについて 研究例 文字画像によるCharacter-level Embeddingと文書分類 7
• 8.
  CLCNNによる悪性文字列の検知 A Character-Level ConvolutionalNeural Network with Embeddings For Detecting Malicious URLs, File Paths and Registry Keys CLCNNを用いて悪性URL、ファイルパス、 登録キーを検知する研究論文 8
• 9.
  CLCNNによる悪性文字列の検知 9
• 10.
  CLCNNによる悪性文字列の検知 10 1. 文字列のベクトル化
• 11.
  CLCNNによる悪性文字列の検知 11 1. 文字列のベクトル化 2. ベクトルからConv層による 特徴抽出
• 12.
  CLCNNによる悪性文字列の検知 12 1. 文字列のベクトル化 2. ベクトルからConv層による 特徴抽出 3.抽出した特徴をFC層で分類
• 13.
  CLCNNによる悪性文字列の検知 精度： 13
• 14.
  ここからオフレコ 14
• 15.
  15
• 16.
  16
• 17.
  17
• 18.
  CLCNNの応用 データが欲しい 僕の作ったアーキテクチャで試していいデータをお 持ちの方はいただけると…:pray: 18
• 19.
  参考文献  https://www.goto.info.waseda.ac.jp/forB4/pdf-th/2013/aoki.pdf  http://iyatomi-lab.info/sites/default/files/user/yans2016_poster.pdf https://arxiv.org/pdf/1702.08568.pdf 19