arXiv cs.CRは2026年7月27日(現地時間)、バミデレ・アジャイ (Bamidele Ajayi) 氏とケン・マクギャリー (Ken McGarry) 氏による「Latent Stability Analysis of Malware Representations Under Feature-Space Perturbations」と題する研究論文を公開した。本論文は、静的マルウェア検出器が一般的に評価に用いるクリーンサンプル指標の限界を指摘し、特徴ベクトルが摂動を受けた際のマルウェア表現の挙動を評価する新たなパイプラインを提案している。
バミデレ・アジャイ (Bamidele Ajayi) 氏とケン・マクギャリー (Ken McGarry) 氏の研究は、静的マルウェア検出器の評価において、精度、F1、ROC AUC、PR AUCといったクリーンサンプル指標が、特徴ベクトルの摂動下でのマルウェア表現の挙動やセキュリティ関連構造の保持に関する限定的な知見しか提供できないという課題を指摘した。この研究では、EMBER 特徴空間におけるマルウェア摂動評価のための潜在安定性分析パイプラインが提示された。
提案されたパイプラインは、フル EMBER 特徴、PCA ベースの圧縮、ベータ/デノイジング変分オートエンコーダ (variational autoencoder) 表現、マンデルブロにインスパイアされたエスケープタイム記述子、および PINN スタイルの潜在フローモジュールを比較する。研究チームは Latent Escape Divergence (LED) を定義し、摂動下でのエスケープタイムプロファイルの変化を測定した。さらに、PINNFlow由来の残差、速度、リスク、勾配シフトメトリクスが潜在的な動きの特性評価に用いられた。
実験は EMBER 静的PE特徴ベクトルを使用し、180,000の訓練サンプル、180,000のテストサンプル、および240,000のホールドアウトサンプルで実施された。クリーン分類性能では、フル EMBER 特徴がROC AUC 0.9962、F1 0.9713で最も強力な性能を示し、PCA-64がROC AUC 0.9846、F1 0.9347で最も強力な圧縮ベースラインとなった。提案された VAE+Mandelbrot+PINNFlow 表現はクリーン分類においてこれらのベースラインを上回らなかったが、制御された特徴空間摂動プローブの下で追加の診断的価値を提供するとされた。
参考: arXiv cs.CR — 2026年7月29日 13:00 (JST)
原文ハイライト"Latent Stability Analysis of Malware Representations Under Feature-Space Perturbations"