M1の寒川さんが、2024年7月北海道の札幌市で行われた第106回コンピュータセキュリティ・第56回セキュリティ心理学とトラスト合同研究発表会に参加し、研究発表を行いました。
本研究は、Computer Security Group（CSEC）における発表であり、並列処理を用いたハイパーパラメーターチューニングによって、マルウェア検出の高精度化を目指した研究です。近年、医療機関へのランサムウェア攻撃に代表されるように、サイバー攻撃は社会に大きな影響を及ぼしており、未知のマルウェアも効率良く検出できる技術が求められています。
本研究では、機械学習によるマルウェア検出モデルに着目し、性能に大きく影響するハイパーパラメーターの探索を並列処理によって効率化する手法を提案しました。提案手法をRandom Forestなど5種類の機械学習アルゴリズムに適用し、WindowsおよびAndroidのマルウェアデータセットを用いて評価を行いました。その結果、先行研究を上回る検出精度が得られ、未知のマルウェアに対しても高い性能を示すことを確認しました。
