I detta papper introducerar vi en djup neural nätverk baserad malware detektionssystem som Invincea har utvecklat, som uppnår en användbar detektionshastighet med en extremt låg falsk positiv hastighet och skalor till verkliga världen utbildningsexempel volymer på råvaruhårdvara. Vi visar att vårt system uppnår 95% detektionshastighet på 0,1% falskt positiv hastighet (FPR), baserat på mer än 400 000 program binärer som hämtas direkt från våra kunder och interna malware databaser. Dessutom beskriver vi en icke-parametrisk metod för att justera klassificeringens poäng för att bättre representera förväntad precision i installationsmiljön. Våra resultat visar att det nu är möjligt att snabbt träna och distribuera en låg resurs, mycket exakt maskininlärning klassificering modell, med falska positiva hastigheter som närmar sig traditionella arbetsintensiva experter regel baserad malware upptäckt, samtidigt upptäcka tidigare osedda malware missat av dessa traditionella metoder. Eftersom maskininlärningsmodeller tenderar att förbättras med större datastorlekar, förutser vi djup neural nätverk klassificering modeller som blir i betydelse som en del av ett skiktat nätverk försvar strategi under de kommande åren. 978-1-5090-0319-8/15/$31.00 ©2015 IEEE
Ett djupt neuralt nätverk som använder byte entropy histogram, PE import funktioner och PE metadata funktioner används av REF och uppnår en detekteringsfrekvens på 95% och en falsk positiv frekvens på 0,1%.
Deep neural network based malware detection using two dimensional binary program features
{'venue': '2015 10th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE)', 'journal': '2015 10th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}