2026-05-12T12:54:49Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187376 2025-01-20T02:18:50Z 6164:6165:6462:9463

パラグラフベクトルへのプロキシサーバーログの丸投げ方式 Leaving All Proxy Server Logs to Pragraph Vector 三村, 守 田中, 秀磨 Mamoru, Mimura Hidema, Tanaka MWS ドライブバイダウンロード攻撃やＣ＆Ｃトラフィックの通信の特徴をとらえた多くの挙動ベースの検知手法が提案されている．本稿では，攻撃手法に依存せず，特徴ベクトルを考える必要がない汎用的な不正通信の検知手法を提案する．提案手法では，教師なし学習アルゴリズムで可変長のテキストから固定長の特徴ベクトルを学習するパラグラフベクトルを用い，通信ログの特徴を自動的に学習する．提案手法をMWSデータセットのD3MおよびBOSに適用し，交差検証および時系列分析を実施した結果，プロキシサーバのログから高い精度で未知の不正通信を検知できることを確認した． Many behavior based detection methods are proposed, which use the characteristic of drive-by-download attacks or C&C traffic. This paper proposes a generic detection method, which is independent of attack methods and does not need devising feature vectors. Our method uses Paragraph Vector an unsupervised algorithm that learns fixed-length feature representations from variable-length pieces of texts, such as sentences, paragraphs, and documents, and learns the context in proxy server logs. We conducted cross validation and timeline analysis with D3M and BOS in MWS datasets. The experimental results show our method can detect unknown malicious communication precisely in proxy server logs. 情報処理学会 2017-10-16 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187376 ISSN　1882-0840 コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集 2017 2 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/187376/files/IPSJCSS2017201.pdf application/pdf 436.5 kB 2019-10-16