2026-04-19T21:35:56Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00045178 2025-01-19T23:39:16Z 1164:3925:3956:3960

ニューラルネットワークを用いた学習型ＮＩＤＳの開発 Real - time neural detection with network capturing 安藤, 類央 武藤, 佳恭 Ruo, Ando Yoshiyasu, Takefuji ウィルス被害の増大やセキュリティ侵害の事例の多様化によって、ネットワーク管理者の負担が増大している。通常管理者は適宜ログ情報を閲覧するか、IDS（Intrusion Detection System）を用いてネットワーク上を監視する。しかし、日々の管理運営上で発声する全ログ数は非常に大量に記録される場合が多く、ＩＤＳのシグニチャやデータベースは急速に増加している傾向にある。それに加えて、新種のウィルスや不正アクセス手法も登場している。そのため、完全に未知ではないが新しい傾向を持つ不正侵入に関して的確かつ迅速に対処する必要がある。また、最近では監視サービスを提供する場合でも、当該サービスが旨とするネットワーク監視と侵害（要因）除去に関しては、より高次のリアルタイム性と即効性が求められている。本論文では、このようなボトルネックを解消するためにネットワークの状態を視覚的にキャプチャしてリアルタイムでニューラルネットワークに認識学習させる研究の概要と中間報告を記載する。 The rapid increase of diversity of computer virus and threats to security becomes a great burden to system administrator. Although ideally administrators should investigate all log information or perform intrusion detection by using IDS in terms of security of their network, it is expected that almost all of them cannot complete these tasks. We assume that it is necessary to capture the network status with providing visual effects. By the intrusion detection system we are developing, administrator will become able to manage security threats with less burden and tensions. Besides, we will give some samples of real-time neural detection to react to the emergence of computer virus or unauthorized access with the new trend more effectively. technical report 情報処理学会 2002-02-14 application/pdf 情報処理学会研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC） 12(2001-CSEC-016) 2002 145 150 AA11235941 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/45178/files/IPSJ-CSEC01016025.pdf jpn