| 研究課題/領域番号 |
18560361
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
厚井 裕司 岩手大学, 工学部, 教授 (20333750)
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| 研究分担者 |
中谷 直司 岩手大学, 工学部, 助教 (20322969)
吉田 等明 岩手大学, 情報処理センター, 准教授 (00220666)
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| 連携研究者 |
中谷 直司 岩手大学, 工学部, 助教 (20322969)
吉田 等明 岩手大学, 情報処理センター, 准教授 (00220666)
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| 研究期間 (年度) |
2006 – 2008
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| 研究課題ステータス |
完了 (2008年度)
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| 配分額 *注記 |
4,100千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 600千円)
2008年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2007年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2006年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
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| キーワード | ベイジアンウイルスフィルタ / ベイズの定理 / 未知ウイルス / スパイウェア / ポット / ベイジアンウイルスフィル / ボット |
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| 研究概要 |
未知のウイルスとスパイウェアが非常に類似している点に注目して、シグネチャに過度に依存しない従来とは異なった方式を組み合わせることにより、未知のウイルスとスパイウェアを統一的に検出・駆除する方式を確立した。すなわち、スパムメール向けの学習アルゴリズムであるGraham Bayes理論をウイルスやスパイウェア等のマルウェア検知用に最適化したもので、実行ファイルにおけるバイナリ情報の文字列の特徴から未知のマルウェアを抽出する。実験では、95%の検知率(入力した実行ファイルからマルウェアを発見する率)と0.02%の誤検出率(マルウェア以外の実行ファイルを誤ってマルウェアと見なす率)を達成した。
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