暗号通貨マルウェアハンティング：深層回帰型ニューラルネットワークアプローチ

暗号通貨は、ビットコインをはじめとするデジタル資産が急速に普及したことで、金融取引や資産運用の新しい形態を提供しています。しかし、暗号通貨の拡大に伴い、サイバー攻撃のリスクも同時に増加しています。その一例が、暗号通貨マルウェアです。マルウェアは、暗号通貨ウォレットへの攻撃や、暗号通貨の採掘（マイニング）プロセスを悪用して不正に利益を得ることを目的としています。特に、クリプトジャッキング（CryptoJacking）と呼ばれる攻撃では、被害者のデバイスのリソースを密かに利用して暗号通貨のマイニングを行い、ネットワーク全体に悪影響を及ぼします。

これに対して、AIと機械学習技術を駆使したマルウェアハンティングは、脅威を未然に発見し、リアルタイムで対策を講じるための強力なツールです。本記事では、暗号通貨マルウェアハンティングにおける**深層回帰型ニューラルネットワーク（Deep Recurrent Neural Networks, RNN）**を用いたアプローチを探ります。このアプローチは、マルウェアの異常な動作パターンを効果的に検出し、サイバーセキュリティの強化に寄与します。

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1. 暗号通貨マルウェアの脅威と課題