多数のユーザのWebアクセスログから効率的に悪性サイトを抽出する手法

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2017-10-16
• タイトル: 多数のユーザのWebアクセスログから効率的に悪性サイトを抽出する手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Efficient Method to Extract Malicious Websites from Massive End-User Access Log
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Webアクセスログ，悪性サイト検知
• 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: 横浜国立大学
• 著者所属: 横浜国立大学
• 著者所属: 横浜国立大学大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院
• 著者所属: 横浜国立大学大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院
• 著者所属: トーテックアメニティ株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University/Institute of Advanced Sciences, Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University/Institute of Advanced Sciences, Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Totec Amenity Corporation
• 著者名: 森島, 周太; 中野, 弘樹; 吉岡, 克成; 松本, 勉; 藤原, 礼征
• 著者名(英): Shuta, Morishima; Hiroki, Nakano; Katsunari, Yoshioka; Tsutomu, Matsumoto; Hiroyuki, Hujiwara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 改ざんされた正規Webサイトや不正な広告からクライアントを攻撃サイトに誘導し，クライアントの脆弱性を悪用してマルウェアをインストールさせるドライブバイダウンロード攻撃が猛威をふるっている．本報告では，数十万人規模のエンドユーザから得られる膨大なWebアクセスログを用いて悪性サイトを効率的に発見する方法を提案する．膨大なWebアクセスログに対して個別に詳細な分析を行うことは非効率的であるため，悪性サイトのURLに共通するパターン，悪性サイトにアクセスする頻度の高いユーザ群，既知のブラックリストとホワイトリストを用いて検査対象URLの絞り込みを行うことで効率的に悪性サイトを発見できることを示す.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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2017論文集; 巻 2017, 号 2, 発行日 2017-10-16
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会