静的および動的特徴を用いたマルウェア分類パイプラインの設計

本番環境で機能するマルウェア分類パイプラインを構築することは、コーディングの問題というよりも設計の問題です。選択する特徴、サンプルの収集とラベル付けの方法、テストデータとトレーニングデータの慎重な分離、および評価ルーチンはすべて、システムが価値を提供するか、あるいは静かに失敗するかを決定します。このコースでは、それらの決定が通常発生する順序で解説します。 小規模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した書面による設計演習に取り組みます。重点は、システムが運用において有用であるかどうかを決定する実践的なトレードオフに置かれています。 学習内容： - 家族や年代を問わず、良性および悪性のサンプルを含むサンプル収集戦略を計画する - 循環論法なしに信頼できる真実を生成するラベリングルーチンを設計する - インポート、文字列、構造メタデータなどの静的特徴を堅牢な方法で抽出する - 安全なサンドボックスでAPIコールシーケンス、ネットワークアクティビティ、ファイル操作などの動的挙動をキャプチャする - 古典的な手法、勾配ブースティング、最新のディープラーニングを含むモデリングアプローチを比較する - 誤検知率や検出遅延を含む運用上意味のある指標でパフォーマンスを評価する このコースは、サンプル収集とラベリングから特徴抽出、モデリング、評価へと進みます。最終的な書面演習では、特定の脅威シナリオを対象とした分類パイプラインの1ページ設計を起草するよう求められます。 このコースは、ジュニアセキュリティアナリスト、脅威研究者、コンピュータサイエンスの学生など、ソフトウェアまたはセキュリティのバックグラウンド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、情報提供を目的としており、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ありません。