AISEC 8-29でお話ししたスライドです。 オフレコ部分は割愛させていただきました。

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2. 自己紹介
法政大学 応用情報工学科 知的情報処理研究室
（彌冨研）
Cpaw 代表
ICTSC 運営
さくらインターネット 技術本部 アプリケーション
アルバイト
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3. 本日のLT内容
自然言語処理とセキュリティ
Character Level Convolutional Neural Network
(以下CLCNN)について
CLCNNによる悪性文字列の検知
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4. 自然言語処理とセキュリティ
自然言語処理は昔からセキュリティ技術に
用いられている
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5. 自然言語処理とセキュリティ
迷惑メールフィルタ
文章→形態素解析→ナイーブベイズによるフィルタ
スパムアカウントフィルタ
文章→形態素解析→ワードベクトル化
→SVMによる分類
マルウェア検知
APIコールパターン→n-gram→決定木による検知
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6. CLCNNについて
文字単位でCNNを行う
特徴抽出をConvolutional層にて行い識別を行う
ため、特徴抽出を別途行う必要がない
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7. CLCNNについて
研究例
文字画像によるCharacter-level Embeddingと文書分類
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8. CLCNNによる悪性文字列の検知
A Character-Level Convolutional Neural Network with
Embeddings For Detecting Malicious URLs, File Paths
and Registry Keys
CLCNNを用いて悪性URL、ファイルパス、
登録キーを検知する研究論文
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9. CLCNNによる悪性文字列の検知
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10. CLCNNによる悪性文字列の検知
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1. 文字列のベクトル化

11. CLCNNによる悪性文字列の検知
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1. 文字列のベクトル化
2. ベクトルからConv層による
特徴抽出

12. CLCNNによる悪性文字列の検知
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1. 文字列のベクトル化
2. ベクトルからConv層による
特徴抽出
3. 抽出した特徴をFC層で分類

13. CLCNNによる悪性文字列の検知
精度：
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14. ここからオフレコ
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15. 15

16. 16

17. 17

18. CLCNNの応用
データが欲しい
僕の作ったアーキテクチャで試していいデータをお
持ちの方はいただけると…:pray:
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19. 参考文献
 https://www.goto.info.waseda.ac.jp/forB4/pdf-th/2013/aoki.pdf
 http://iyatomi-lab.info/sites/default/files/user/yans2016_poster.pdf
 https://arxiv.org/pdf/1702.08568.pdf
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