Active LearningとEnsemble Learningを用いた悪性ドメイン名検知システム

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2018-10-15
• タイトル: Active LearningとEnsemble Learningを用いた悪性ドメイン名検知システム
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 悪性ドメイン名，Active Learning，Ensemble Learning
• 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: 早稲田大学
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者名: 福士, 直翼; 千葉, 大紀; 高田, 雄太; 秋山, 満昭; 内田, 真人
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，悪性ドメイン名を教師あり機械学習により検知するシステムについて検討する．従来手法では，悪性ドメイン名を高精度に検知するために，高いコストをかけて作成したラベル付きの訓練データを大量に用いて訓練モデルを学習させている．本論文では識別境界付近のデータに対してラベル付けを行うという Active Learning に基づく手法を提案し，極めて少量の訓練データを用いた学習により訓練モデルの識別性能を向上できることを示した．また，Active Learning により逐次的に学習された過去の訓練モデルを破棄せずに，直近に学習された訓練モデルと統合して使用するという Ensemble Learning に基づく手法を提案し，識別性能の向上と安定が可能となることを示した．
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集; 巻 2018, 号 2, p. 241-248
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会