Deep Neural Network Based Malware Detection Using Two Dimensional Binary Program Features
Malware remains a serious problem for corporations, government agencies, and individuals, as attackers continue to use it as a tool to effect frequent and costly network intrusions. Machine learning holds the promise of automating the work required to detect newly discovered malware families, and could potentially learn generalizations about malware and benign software that support the detection o
RNNLM
2. 黒船到来 • 自然言語処理における Deep Learning の活用を紹介 • google の人が公開したword2vecというツールが話題 4. n-gram language model • 文に対する確率分布をモデル化 • 単語の条件付き確率の積で表す • 単語の条件付き確率はN-1個前までの単語で計 算できると仮定する 適切なn-gram確率をいかに求めるかがこれまでの焦点 コーパスに現れない低頻度なn-gramにも事前分布に従って正確な 確率を与えるという試みがなされてきた（スムージング） 5. n-gram lm の例 • HPYLM trigram の確率は… 観測したtrigram頻度を ディスカウントして… bigram確率でback-off “トヨタ/自動車” の確率は 0.5 “日産/自動車”の確率は0.4 Q: トヨタと日産の関係は？ A: 知らない
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http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/joint_hog/pdf/HOG+Boosting_LN.pdf
Malware Statistics & Trends Report | AV-TEST