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Character Level Convolutional Neural Networkによる悪性文字列検知手法

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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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Character Level Convolutional Neural Networkによる悪性文字列検知手法

  1. 1. 1
  2. 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 2
  3. 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 3
  4. 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 4
  5. 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 5
  6. 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 6
  7. 7. CLCNNについて 研究例 文字画像によるCharacter-level Embeddingと文書分類 7
  8. 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 8
  9. 9. CLCNNによる悪性文字列の検知 9
  10. 10. CLCNNによる悪性文字列の検知 10 1. 文字列のベクトル化
  11. 11. CLCNNによる悪性文字列の検知 11 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. 12. CLCNNによる悪性文字列の検知 12 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. 13. CLCNNによる悪性文字列の検知 精度: 13
  14. 14. ここからオフレコ 14
  15. 15. 15
  16. 16. 16
  17. 17. 17
  18. 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: 18
  19. 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 19

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