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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2016

リンク構造を用いた悪性Webサイトの検知法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/175876
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/175876
853c34f7-ab6e-473c-afec-84a6e0c6711f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJCSS2016176.pdf IPSJCSS2016176.pdf (617.0 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2016-10-04
タイトル
タイトル リンク構造を用いた悪性Webサイトの検知法
タイトル
言語 en
タイトル A Malicious Web Site Detection Technique Using Link Structure
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 MWS
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
神戸大学
著者所属
神戸大学
著者所属
神戸大学
著者所属
PwCサイバーサービス合同会社
著者所属
岐阜大学
著者所属
神戸大学
著者所属
PwCサイバーサービス合同会社
著者所属
神戸大学
著者所属(英)
en
Kobe University
著者所属(英)
en
Kobe University
著者所属(英)
en
Kobe University
著者所属(英)
en
PwC Cyber Services LLC
著者所属(英)
en
Gifu University
著者所属(英)
en
Kobe University
著者所属(英)
en
PwC Cyber Services LLC
著者所属(英)
en
Kobe University
著者名 伊藤, 大貴

× 伊藤, 大貴

伊藤, 大貴

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永井, 達也

× 永井, 達也

永井, 達也

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高野, 泰洋

× 高野, 泰洋

高野, 泰洋

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神薗, 雅紀

× 神薗, 雅紀

神薗, 雅紀

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毛利, 公美

× 毛利, 公美

毛利, 公美

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白石, 善明

× 白石, 善明

白石, 善明

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星澤, 裕二

× 星澤, 裕二

星澤, 裕二

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森井, 昌克

× 森井, 昌克

森井, 昌克

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著者名(英) Daiki, Ito

× Daiki, Ito

en Daiki, Ito

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Tatsuya, Nagai

× Tatsuya, Nagai

en Tatsuya, Nagai

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Yasuhiro, Takano

× Yasuhiro, Takano

en Yasuhiro, Takano

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Masaki, Kamizono

× Masaki, Kamizono

en Masaki, Kamizono

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Masami, Mohri

× Masami, Mohri

en Masami, Mohri

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Yoshiaki, Shiraishi

× Yoshiaki, Shiraishi

en Yoshiaki, Shiraishi

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Yuji, Hoshizawa

× Yuji, Hoshizawa

en Yuji, Hoshizawa

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Masakatu, Morii

× Masakatu, Morii

en Masakatu, Morii

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Web サイトの閲覧によるマルウェア感染が多発しており,悪性 Web サイトの脅威が深刻化している.攻撃者は頻繁に Web サイトを更新し,未知の悪性 Web サイトを新たに生成しうる.従って,被害を未然に防ぐことは容易ではない.本研究では悪性 Web サイトのリンク構造には互いに類似性があると想定し,リンク構造を用いた悪性 Web サイト検知法について検討する.提案手法では,ニューラルネットワークを用いた教師付き学習によって悪性 Web サイトを検知する.Web クローラーを用いて収集した実際のリンク構造データにより,提案手法の有効性を確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Threat of malicious websites has become a serious security problem since browsing the malicious websites causes malware infection epidemically. Attackers frequently updates their website and can generate unknown malicious websites newly. It is, therefore, difficult to prevent from the infection. By assuming that there exists affinity between the link structures of malicious websites, this paper proposes a new technique to detect malicious websites using the link structure. The proposed method can detect unknown malicious websites by a supervised learning using the neural network. The experiment shown in this paper verifies the effectiveness of the proposed method for real link structure data obtained by our web crawling in July 2016.
書誌レコードID
識別子タイプ NCID
関連識別子 ISSN 1882-0840
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集

巻 2016, 号 2, p. 1229-1233, 発行日 2016-10-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 06:07:01.824995
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