@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}
}