@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00175818, author = {山西, 宏平 and 芝原, 俊樹 and 高田, 雄太 and 千葉, 大紀 and 秋山, 満昭 and 八木, 毅 and 大下, 裕一 and 村田, 正幸}, book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集}, issue = {2}, month = {Oct}, note = {本稿では,プロキシログに含まれる宛先 URL の系列から,ドライブバイダウンロード攻撃に関する悪性 URL 系列を検知する手法を,系列データの解析に優れる CNN を拡張することで提案する.プロキシログを解析する際,ログには必ず良性サイトの URL が混在するため,文章などの系列データと同様に CNN を適用すると,良性 URL も含んだ系列の特徴を学習する可能性が高い.そこで,提案する Event De-noising CNN (EDCNN) では,一定範囲内に出現する 2 つの URL を畳み込むことで悪性な URL 同士を確実に畳み込む.インターネット上のサイトへアクセスした結果を用いて,提案手法の有効性を評価している.}, pages = {811--818}, publisher = {情報処理学会}, title = {畳み込みニューラルネットワークを用いたURL系列に基づくドライブバイダウンロード攻撃検知}, volume = {2016}, year = {2016} }