Merkmalslose Malware-Erkennung durch dynamische Faltungsnetze und Multi-Target-Learning - Tobias Schulz (2025)
Diese Arbeit untersucht die Eignung von dynamischen Faltungsschichten und das Multi-Target-Learning zur Steigerung der Sensitivität bei geringer Falsch-Positiv-Rate und einer größeren Erklärbarkeit oder Informationsgewinnung bei der merkmalslosen Malware-Erkennung. Als zweites Ziels, welches als Nebenziel angesehen wurde, wurde dabei exemplarisch eine Multi-Label-Klassifizierung von 126 Verhaltensbeschreibungen verwendet. Damit diese Techniken nicht eingeschränkt sind, stellt die Arbeit eine leicht modifizierte Art von der klassischen Mnemonic-Sequenz-Augmentation und eine neue Vorverarbeitung mit DLL-Funktionsauflösung vor. In den Untersuchungen mit Hilfe von 5 Basismodellen zeigt sich, dass beide Techniken in den meisten Fällen zu einer teils starken Steigerung der Sensitivität führen. Gerade das Multi-Target-Learning kann aufgrund der Tatsache, dass über diese Technik auch zeitgleich weitere Informationen zur Eingabe erlangt werden können, bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz gestützter Erkennung von zuvor unbekannter Malware helfen. Je nach zweites Ziel erzielt jedoch ein zweites Modell, ohne der Klassifizierung zwischen Malware und gutartiger Software jedoch gegebenenfalls bessere Ergebnisse für das zweite Ziel.
Keywords: Faltungsnetz; dynamisches Faltungsschicht; Lernen mehrerer Ziele; Malware-Erkennung; CNN; dynamic convolution; Multi-Target-Learning; Malware detection