2024-03-29T08:32:13Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001949462023-04-27T10:00:04Z01164:06389:09696:09719
出力クラスを明示的に誘導可能な敵対的生成モデルを利用した脅威情報分析手法の検討Threat Information Analysis Using Conditional Generative Adversarial Networkjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00194857/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=194946&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2019 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.国立研究開発法人情報通信研究機構国立研究開発法人情報通信研究機構国立研究開発法人情報通信研究機構神戸大学大学院工学研究科国立研究開発法人情報通信研究機構古本, 啓祐金原, 秀明高橋, 健志白石, 善明井上, 大介サイバー攻撃に関する脅威情報を管理 ・ 共有することを目的として,脅威情報の言語化 ・ モデル化手法が複数提案されている.脅威情報を統一されたフォーマットで記述することを目的とした脅威情報構造化記述形式 (STIX) の普及も進んでおり,一連の攻撃活動のモデル化が可能なダイヤモンドモデルを利用した脅威情報分析システムも提案されている.公開されている脅威情報に関する課題として,セキュリティインシデントが発生した各組織内の具体的な被害情報が多くの場合に含まれていないことが挙げられる.脅威情報の言語化 ・ モデル化手法と深層学習技術を組み合わせることによって,各組織内の被害情報を収集する現実的な枠組みを実現することが本研究の目的である.本稿では,Conditional GAN と呼ばれるラベル情報を利用する敵対的生成モデルにより,STIX 情報に含まれる情報群ならびにモデル化した脅威情報を複数ラベルとして利用することで,不足分の情報群のデータを補う脅威情報分析基盤を提案する.Several techniques for languageization and modeling of threat information have been proposed for the purpose of managing and sharing threat information on cyber-attacks. STIX capable of describing threat information in a unified format has become widespread, and a threat information analysis system using a diamond model that can model a series of attack activities has also been proposed. As a matter of threat information, concrete damage information in each organization in which a security incident occurred is not included in many cases. The aim of this research is to realize a realistic framework for collecting damage information by combining the languageization and modeling method of threat information with depth teaming. In this paper, we propose a method to use information group included in STIX and modeled threat information as multiple labels by Conditional GAN.AA12628305研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)2019-SPT-3220162019-02-282188-86712019-02-27