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本研究では、深層学習と仮想化技術を融合したバンキングマルウェア対策に関する研究をおこなった。バンキングマルウェアには亜種が多いという特徴を活用して、深層学習により高い精度で亜種の分類をおこなうことができる手法を研究した。また、仮想化技術との融合を目指して、仮想化技術で取得可能なバイナリレベルでのデータからマルウェア画像を生成して検知可能な技術に関する研究をおこなった。秘匿化対策のためのラベルの工夫なども取り入れた上で、深層学習の様々なモデルとパラメータの組み合わせを探索した結果、最新のモデルで転移学習の程度を低めに抑えることで高い分類精度が得られることがわかった。
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