近年、機械学習を使用した医療診断技術や顔認識・音声認識技術などが登場しており、患者のレントゲン写真から病気の種類を予想するシステムや、顔認証を行うシステムなどに利用されています。その一方で、システムが学習したデータを特定する攻撃手法も盛んに研究されており、データ・プライバシー侵害の懸念も広がっています。特に、システムの挙動から学習データを推論する「メンバーシップ推論攻撃（Membership Inference Attacks）」は数年前から多くの検証が行われており、現実的な脅威になる可能性が高まっています。 メンバーシップ推論攻撃は、攻撃対象の分類器（以下、標的分類器）に正常な入力データを与え、標的分類器から応答された分類結果を観察することで、入力したデータが分類器の学習データに含まれているか否か（=メンバーシップか否か）を推論します。仮に、近年プライバシーや自由の侵害などを理由に反対意

EMOTETというマルウェアは2014年にはじめて確認されて以来、様々な変化を遂げてきました。当初はオンライン銀行の認証情報窃取を主な目的としたオンラインバンキングマルウェアとして認知されていましたが、その後、様々な変更が加えられ、現在においては2014年出現当時とは全く異なる挙動や目的を持ったマルウェアとなっています。 2018年末現在、EMOTETは世界中で積極的に拡散され被害拡大が懸念されており、日本国内も例外ではなく、様々な企業へEMOTETの感染を狙った不正メールが届いている状況にあります。 そうした状況にもかかわらず、少なくとも国内においては、今のところ現在のEMOTETに関する感染から挙動に至るまでのまとまった情報が見当たりません。 そのため、今年11月～12月に実際の国内企業への攻撃で使用されたEMOTETの不正メールを元に、我々が調査した結果と現在のEMOTETの全体像を