機械学習を用いた脅威インテリジェンス抽出手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-26
• タイトル: 機械学習を用いた脅威インテリジェンス抽出手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Exploring Darkweb for Cyber Threat Intelligence using Machine Learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 情報セキュリティ大学院大学
• 著者所属: 情報セキュリティ大学院大学
• 著者所属: 情報セキュリティ大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Information Security
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Information Security
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Information Security
• 著者名: 林, 翔太; 辻, 秀典; 橋本, 正樹
• 著者名(英): Shota, Hayashi; Hidenori, Tsuji; Masaki, Hashimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，サイバー攻撃の手法は日に日に高度化しており，防御側で対策を採っていても，攻撃を完全に防ぐことは困難となっている．この状況を打開するためには，サイバー攻撃を予測し，事前に適切な対応を行うことが必要であり，これを可能とするインテリジェンスの活用が重要となる．一般に，攻撃者の多くは，ダークウェブや特殊なコミュニティにおいて攻撃に利用可能な情報やツールを共有しており，サイバー空間には，これらを含む多くのインテリジェンスが眠っているものと推測できる．そこで，本研究では，ダークウェブ上に存在する様々なフォーラムに着目し，フォーラム内の投稿に機械学習を適用することで，重要情報を含むフォーラムを抽出するとともに，フォーラムの特性を明らかにすることを目指す．これにより，サイバー空間上の脅威情報を適時適切に把握し，事前に最適な防御策を講じることが可能となることを期待するものである．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, cyber attack techniques are increasingly sophisticated, and blocking the attack is more and more difficult, even if a kind of counter measure or another is taken. In order for a successful handling of this situation, it is crucial to have a prediction of cyber attacks, appropriate precautions, and effective utilization of cyber intelligence that enables these actions. Malicious hackers share various kinds of information through particular communities such as dark web, indicating that a great deal of intelligence exists in cyberspace. This paper focuses on forums on darkweb and proposes an approach to extract forums which include important information or intelligence from huge amounts of forums and identify traits of each forum using methodologies such as machine learning, natural language processing and so on. This approach will allow us to grasp the emerging threats in cyberspace and take appropriate measures against malicious activities.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10116224
• 書誌情報: 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS）; 巻 2018-DPS-174, 号 5, p. 1-8, 発行日 2018-02-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8906
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会