@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187331,
 author = {森島, 周太 and 中野, 弘樹 and 吉岡, 克成 and 松本, 勉 and 藤原, 礼征 and Shuta, Morishima and Hiroki, Nakano and Katsunari, Yoshioka and Tsutomu, Matsumoto and Hiroyuki, Hujiwara},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {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.},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}