AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · Nature (computational biology) · 2026-10-16
注意機構を組み込んだ深層学習によるマルウェアのサブファミリー判別
原題: Multi-level malware subfamily attribution from RGB executable images using attention-augmented deep learning
サイバーセキュリティでは、マルウェアの有害性、ファミリー、さらに細かいサブファミリーを段階的に判別する必要がある。本研究では、Windows PEファイルをRGB画像として表現し、検知、ファミリー分類、33サブファミリーの判別を一つの階層型深層学習フレームワークで同時に行う手法を提案した。注意機構を組み込んだ4つの転移学習モデルを同じ条件で比較し、二値分類で99%、ファミリーで96〜97%、サブファミリーで91〜95%の正解率を得たと報告されている。