高精度のマルウェア検出モデルDeepMalDetectをGitHubで公開

M2の寒川さんが、多層構造を持ち複雑な特徴を学習可能なディープニューラルネットワーク（ DNN ）ベースのマルウェア検出モデル(DeepMalDetect)をGitHubで公開しました。 

Deep Malware Detection（GitHub）

これは、2025年2月ベトナム・ハノイで開催された国際学会 2025 International Conference on Intelligent Information Technology (ICIIT 2025) で発表した、”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るマルウェア検出の高精度化”に基づくものです。 
公開されているモデルおよびコードを使用すると、精度の高いDNNベースのマルウェア検出モデルを使用した実験を再現できます。精度の高さは正解率や再現率を用いて評価されており、先行研究で示すモデルと同一のエポック数でありながら高い性能を示しています。 

モデルや実験に関する詳細はこちらの論文をご覧ください。