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Semelhante a Jubatusでマルウェア分類
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Jubatusでマルウェア分類
- 1. Jubatusでマルウェア分類 2012年5月11日＠機械学習 プログラミング勉強会 株式会社Preferred Infrastructure 柏原秀蔵(@suma90h)
- 2. Agenda • Jubatusとは • Jubatusでマルウェア分類してみる • Jubatusを使う時に気を付けること • まとめ
- 3. Jubatusとは
- 4. Jubatusとは • 機械学習フレームワーク • 分散・並列実行できるオンライン機械学習 • サーバ/クライアント • 無料です! • OSS(LGPL)
- 5. 話さないこと • Jubatusの詳細 • 分散処理の仕組み • オンライン学習 • 内部のモジュール構成 • 機械学習のアルゴリズム
- 7. Jubatusの提供する機能 • 機械学習（オンライン学習）のフレームワーク • classifier 多クラス分類器（Perceptron, AROW, NHERD, etc) • recommender レコメンド(Inverted Index, LSH) • regression 回帰 • fv_converter 特徴抽出、フィルタ、プラグイン機能
- 8. 詳しくは • search Jubatus • http://www.slideshare.net/JubatusOfficial • http://www.slideshare.net/pfi
- 9. Jubatus利用法 • 依存ライブラリの解決、ビルド、インストール • サーバを起動する • クライアントを書き、サーバのRPCを叩く
- 10. Jubatusを使おう
- 11. 悩んだ • Jubatusで何ができるの？ • 機械学習の理論がよくわからない • どんなアプリが作れるだろうか？
- 12. 機械学習を使う前に • 機械学習で分類させるには、ラベル付きデータが必要 • 卵が先か、鶏が先か... • 学習させるデータを特徴ベクトルに落とし込む必要がある • fv_converterが何とかしてくれる？ • Jubatusは基本的には以下のデータ型を入力する • ペア<string, string> • ペア<string, double>
- 13. そうだ、マルウェア を解析しよう
- 15. マルウェア分類を始めよう • なぜJubatus？ • 勉強会のネタ! 開発者としてJubatusに慣れるため...! • 実験に使ったデータを公開している論文を発見 • "Automatic Analysis of Malware Behavior using Machine Learning" [09 Konrad Rieck et al] • http://www.mlsec.org/malheur/ • A novel tool for malware analysis
- 16. Malheurの手法 • マルウェアの動的解析結果(CWSandbox)を用意 • 結果をMIST(数値)形式へ変換 • 数値の列を得る • MISTの結果をn-gramして特徴ベクトルとする
- 17. MISTの中身 Figure.3 (p5) "Automatic Analysis of Malware Behavior using Machine Learning" [09 Konrad Rieck et al]
- 19. Jubatusで分類してみる • Jubatusの分類器 • 多クラス分類 （スパム判定といった0/1も可能） • 公開されているデータ(Reference Datasets) • マルウェアの解析結果(XML, MIST) • ラベル, ファイルサイズ, ハッシュ • 論文はMISTのn-gramを特徴ベクトルとして分類していた
- 20. クライアントを書く • Rubyでclassifierクライアントを書く • 現状のクライアントはあまり使わないほうがいい, C++をオ ススメ • 型チェックがクライアント側にない • 使うRPC, やること • set_config：特徴ベクトルを設計して準備する • train：学習させる • classify：分類させる
- 21. 設定を書く • アルゴリズムの選択(今回はAROW) • 特徴ベクトルの抽出方法を記述 • Jubatusで入力可能な特徴ベクトルはタプル • 海野さん(@unnonouno)さんに相談したらword単位で のn-gramするプラグインが社内にあった • これでMISTをn-gramできる！
- 22. 分類させてみる • 公開されているReference Datasetsを試した • ラベル数 24（のみ） • ラベル付きデータ 3133件 • 学習：300件 • 分類を試した数：2833件 • ラベルの一致：2719件
- 23. 精度と再現率 • 精度：分類器がどれくらい正しいかを示す値 • 予測（分類結果）して一致した数 / 全体の数 • 2719/2833 = 0.95 • 再現率：実際にラベルをカバーできているか示す値 • 予測して一致した数 /実際に存在する分類の数 • なるほどー（計測できていません）
- 24. 精度は大丈夫か？ • 評価として大丈夫か？ • Jubatusとの格闘で力尽きました • F値? 交差検定(Cross validation)? • λ.. 出直してきます 論文ではF値は載ってました • 論文ではReferenceDatasetで学習して、他に30,000件程度で実験していた • Known malware/Unknown malware の件数を数えたり • クラスタリングと分類
- 25. 以上作ってみた • 論文とラベル付きデータを利用しただけ • 特徴ベクトル等々は論文を参照して頂きたい • recommenderも試したかった • マルウェアのレコメンドとは...! 熱い!! • 分散もさせたかった...
- 27. ビルドでハマるポイント • wafを使ったビルド時のリンクエラー • ./build/c4che/_cache.pyのLINKFLAGS = [ -lhogehoge ]とすれば直 る • CXXFLAGS= -I LIBRARY_PATH= ./waf configure • pficommon on Mac OS X • pkg-configの設定情報がバグっていてリンクフラグに何も指定されない • Mac OS XでJubatusをビルドする際にリンクエラーが発生する • 修正（pull requestをマージ予定）予定です
- 28. クライアント開発時のポイント • set_configすると謎のエラー • 設定情報が間違っていてもサーバ, クライアントはエ ラー箇所を指摘してくれない • コピペ駆動、サンプル駆動が望ましい • Ruby, Pythonクライアントなどで型を間違えるとエラー • C++を使う（それでもset_config問題は残る） • ライブラリの成熟を待つ（開発中です...）
- 29. ライブラリはどこ？ • C++クライアント • include/jubatus/clientにヘッダ有り • Java, Ruby, Pythonなどが • https://github.com/jubatus/jubatus/downloads • 自動生成されたコードで、エラー処理は不親切かも
- 32. まとめ • マルウェア分類がJubatus(classifier)で出来た • 機械学習よくわからなくても、わかったこと • 特徴ベクトル抽出で第一歩 • ラベル付きデータ神 これがなければどうなっていたか • 実験・評価方法も勉強すべし（勉強会が終わってからが本番） • Jubatus • ハマり所の発見。持ち帰ってフィードバックします • クライアントライブラリは今後に期待 • 分散処理も実験したい