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アイテム
機械学習によるネットワーク型IDSのfalse positive削減手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/45039
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/4503999b85742-2fc8-46bc-a45b-05baf24e3e19
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CSEC03021009.pdf (718.3 kB)
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Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2003-05-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 機械学習によるネットワーク型IDSのfalse positive削減手法の提案 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A Proposal for Technique to Reduse False Positive of Network IDS with Machine Learning | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Keio University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Keio University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Keio University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Keio University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Keio University | ||||||||
| 著者名 |
宮地, 玲奈
× 宮地, 玲奈
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| 著者名(英) |
Reina, Miyaji
× Reina, Miyaji
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，セキュリティ侵害の増加にともない，常にネットワークを通過するパケットを監視できるネットワークIDSへの関心が高まってきている。しかしネットワークIDSは誤検知，特に実際には攻撃できない事象を誤って攻撃と認識するfalse positiveが多発する事が知られている．本稿では機械学習によってfalse positiveのパターンを学習することでIDSのログに含まれるfalse positiveを検出する手法を提案した。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Recently,network-based IDS,which always observes the packets flowing in the network, has become thefocus of the public attention with increasing security incident.However,network-based IDS frequently mistakes attacks.Especially, IDS generates many false positives,that are bogus alerts caused by mistakes normal events with attacks.In this paper,we proposed a technique to detect false positive with machine learning. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11235941 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC） 巻 2003, 号 45(2003-CSEC-021), p. 53-58, 発行日 2003-05-15 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
