Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-02-24 |
タイトル |
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タイトル |
トピックモデルとクラスタリングによるセキュリティレポートのマルチラベル分類 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
著者所属 |
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兵庫県立大学社会情報科学部 |
著者所属 |
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国立研究開発法人情報通信研究機構 |
著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科/神戸大学数理・データサイエンスセンター |
著者所属 |
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国立研究開発法人情報通信研究機構 |
著者所属 |
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岐阜大学工学部電気電子・情報工学科 |
著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
著者名 |
長田, 侑樹
瀧田, 愼
古本, 啓祐
白石, 善明
高橋, 健志
毛利, 公美
髙野, 泰洋
森井, 昌克
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
セキュリティレポートに付与されるラベルは発行元によって異なるため,自組織に関連する情報を探し出すことは容易ではない.そのため,日々増加していくセキュリティレポートから所望の情報を得るための高精度なラベル付けが望まれている.本稿では,セキュリティレポートのマルチラベル分類を目的とし,半教師ありトピックモデルである SeededLDA と k-means アルゴリズムを用いてクラスタリングを行い,クラスタにおける各文書のトピック分布と単語分布を用いてラベル付けをする手法を提案する.ケーススタディとして,セキュリティベンダ 8 社が 2017 年に発行した 875 件のセキュリティレポートに対して提案手法を適用し,LDA を用いてラベル付けを行うよりも内容に応じたラベルが付与されていることを確認した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628305 |
書誌情報 |
研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)
巻 2020-SPT-36,
号 47,
p. 1-6,
発行日 2020-02-24
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8671 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |