[論文レビュー] Tools and Techniques for Malware Detection and Analysis

Sajedul Talukder|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2020

Advanced Malware Detection Techniques参考文献 29被引用数 12

ひとこと要約

本サーベイ論文は、シグネチャベース手法の限界を克服するため、機械学習技術を用いたマルウェア検出の行動分析アプローチを提案する。多様化・変種化するマルウェアにおける共通の行動パターンを特定することで、静的および動的分析を用いて未知のバージョンの検出と分類が可能となり、ゼロデイ脅威の検出が顕著に向上する。

ABSTRACT

One of the major and serious threats that the Internet faces today is the vast amounts of data and files which need to be evaluated for potential malicious intent. Malicious software, often referred to as a malware that are designed by attackers are polymorphic and metamorphic in nature which have the capability to change their code as they spread. Moreover, the diversity and volume of their variants severely undermine the effectiveness of traditional defenses which typically use signature based techniques and are unable to detect the previously unknown malicious executables. The variants of malware families share typical behavioral patterns reflecting their origin and purpose. The behavioral patterns obtained either statically or dynamically can be exploited to detect and classify unknown malware into their known families using machine learning techniques. This survey paper provides an overview of techniques and tools for detecting and analyzing the malware.

研究の動機と目的

• 従来のシグネチャベース検出手法では検出できない多様化・変種化マルウェアの増加する脅威に対処する。
• 未知またはゼロデイマルウェアバージョンの検出において、シグネチャベース技術の限界を克服する。
• 静的および動的分析から得られる行動パターンを活用し、マルウェア検出の正確性を向上させる。
• 機械学習を用いて未知のマルウェアを既知のファミリーに分類することで、迅速な対応および緩和を可能にする。
• 現代のサイバー脅威環境におけるマルウェア検出および分析のためのツールと技術について包括的な概説を提供する。

提案手法

• マルウェアサンプルから行動パターンを抽出するために静的および動的分析を活用する。
• 共通の行動的特徴に基づいて、未知のマルウェアを検出および分類するための機械学習モデルを適用する。
• 未知のバージョンを効果的に検出できるように、マルウェアファミリー間の共通行動的特徴に焦点を当てる。
• システムコール、API使用状況、コード構造からの特徴抽出技術を用い、検出モデルを訓練する。
• 静的（コード構造解析）および動的（実行時動作監視）分析を統合し、堅牢な検出を実現する。
• クラスタリングおよび分類アルゴリズムを用いて、行動の類似性に基づいてマルウェアをファミリーにグループ化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 静的および動的分析を用いて、マルウェア内の行動パターンをどのように効果的に抽出できるか？
• RQ2 行動の類似性に基づいて、機械学習モデルがどれほど未知のマルウェアバージョンを検出できるか？
• RQ3 シグネチャベース検出の限界は、多様化・変種化マルウェアの特定においてどのように現れるか？
• RQ4 システムコールおよびAPI使用状況からの行動特徴は、マルウェア分類の正確性をどのように向上させるか？
• RQ5 進化を続けるマルウェアファミリーを分析・検出するうえで、最も効果的なツールと技術は何か？

主な発見

• 行動分析は、従来のシグネチャベース手法に比べ、未知マルウェアの検出を顕著に向上させる。
• コードの難読化があっても、マルウェアファミリーは一貫した行動パターンを示すため、効果的な分類が可能である。
• 行動特徴に基づいて訓練された機械学習モデルは、シグネチャベースツールに比べ、ゼロデイマルウェアをより高い正確性で検出できる。
• 静的および動的分析を組み合わせることで、マルウェア検出システムの堅牢性と信頼性が向上する。
• 本アプローチにより、新規マルウェアを既知のファミリーに迅速に分類でき、脅威緩和が迅速化される。
• 本サーベイは、スケールで現代のマルウェアバージョンを分析・検出するのに効果的な主要なツールと技術を特定している。