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SVMによるIP攻撃通信の判別法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/108927
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10892738cd6395-22e1-466b-abdb-98aaed13ae0d
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2011-03-02 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | SVMによるIP攻撃通信の判別法 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | セキュリティ | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
早大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
NTT | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
早大 | ||||||||||
著者名 |
千葉大紀
× 千葉大紀
× 森達哉× 後藤滋樹
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | インターネットではマルウェア(悪意のあるソフトウェア)の活動による被害が<br />拡大している。今後、マルウェアがさらに複雑になり多様化すると予想される。<br />マルウェアによる被害を少くするためには、既知のマルウェアの情報に基づいて<br />防御するだけでなく、未知の攻撃に対する防衛手段を講じる必要がある。本論文<br />は教師あり機械学習法の一つであるSVM (Support Vector Machine) を用いて、<br />過去の悪意のある通信の特徴を事前に学習し、未来の通信の悪性を予測して判別<br />する手法を提案する。この方法は、既存のシグネチャベースのルールでは検知や<br />フィルタリングが難しい未知の攻撃通信の判別において優位性がある。 | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第73回全国大会講演論文集 巻 2011, 号 1, p. 491-492, 発行日 2011-03-02 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |