静的および動的特徴を持つマルウェア分類パイプラインの設計

プロダクションで使えるマルウェア分類パイプラインを構築するのは、コード化の問題よりも設計の問題です。選択した機能、サンプルを収集しラベル付けする方法、テストと訓練データの慎重な分離、評価ルーチンなどは、システムが価値を生み出すか静かに失敗するかを形作ります。このコースでは、これらの決定を、通常発生する順番で説明します。 設計の練習を通して、小さなセキュリティチームや研究チームが分類パイプラインをどのように計画するかを反映させます。システムが運用上有用かどうかを決定する実用的なトレードオフに重点を置きます。 学ぶことは 家族や年齢を超えて良性および悪性の例を含むサンプル収集戦略を計画する。 円周率を用いずに信頼性の高い真実を生成するラベル付けルーチンを設計する これは，インポート，文字列，構造的メタデータなどの静的な特徴を，ロバストな方法で抽出するものである。 安全なサンドボックスで，ＡＰＩ呼び出しシーケンス，ネットワーク活動，ファイル操作などの動的挙動を捕捉する 古典的方法，勾配ブースタ法，現代的ディープ学習を含むモデル化アプローチを比較した。 誤検出率や検出遅れなどの 操作的に意味のある指標で性能を評価 特定の脅威シナリオを対象とした分類パイプラインのための一ページのデザインを作成する。 このコースは、初心者のセキュリティアナリスト、脅威研究者、コンピュータ科学の学生など、ソフトウェアやセキュリティの背景を持つ初心者向けに設計されています。深いマルウェアの経験は必要ありません。このコースは、パイプラインを設計問題として扱い、適切な制御なしにライブサンプルを扱うためのガイドではなく、情報提供のためのものです。