@article{oai:iwate-u.repo.nii.ac.jp:00009710,
 author = {小池, 竜一 and 中谷, 直司 and 萩原, 由香里 and 厚井, 裕司 and 高倉, 弘喜 and 吉田, 等明},
 issue = {8},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jan},
 note = {コンピュータウイルスを検出および防御するためには, シグネチャと呼ばれる各ウイルス固有のパターンとのパターンマッチングを行う必要がある.しかし, 未知ウイルスに対応するためのシグネチャ更新には時間を要するため, その間に被害が拡大する傾向にあった.そこで本論文ではPaul Grahamベイズ学習アルゴリズムを用いることにより, 確率ベースに基づいてウイルスを検出する手法を提案する.提案手法は過去に発生したウイルスの特徴点を学習することで, 未来に発生する未知ウイルスを検出可能としている.特徴点としては実行ファイル中の表示可能文字列であるstringsを利用し, これらを学習すれば, 70%以上のNetskyの亜種ウイルスと, Bagleの亜種ウイルスを検出できることが明らかになった.},
 pages = {1984--1996},
 title = {ベイズ学習アルゴリズムを用いた未知のコンピュータウイルス検出手法},
 volume = {46},
 year = {2005}
}