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アブストラクト 本研究では，コールグラフとプログラム中の制御フロー解析を組み合わせ，マルウェアを精度良く静的に分類する手法について提案する．本手法の特徴は，マルウェア作成者側による，わずかな改変では検出を回避できない点が挙げられる． 今日，マルウェアは利益目的で作成され大量の亜種が存在する．それらの亜種はアンチウイルスプログラムによる検出を避けるために，わずかに改変されている．その検出を避けるための改変は容易であり，安価で亜種を作ることができる．一般的なマルウェアの検出方法としてパターンマッチ法がある．パターンマッチ法では検査対象となるプログラムにバイト列が含まれているか調べるだけであり，この方法では既存のマルウェアしか発見できない．パターンマッチ法ではマルウェアの解析を行い，そのパターンを作成した者がマルウェアを分類して名前を決定する．解析者の経験に基づいて分類を行うので，誤って分類され