| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2017-10-16 |
| タイトル |
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タイトル |
パラグラフベクトルへのプロキシサーバーログの丸投げ方式 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Leaving All Proxy Server Logs to Pragraph Vector |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
MWS |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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防衛大学校 |
| 著者所属 |
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防衛大学校 |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Defense Academy |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Defense Academy |
| 著者名 |
三村, 守
田中, 秀磨
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| 著者名(英) |
Mamoru, Mimura
Hidema, Tanaka
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ドライブバイダウンロード攻撃やＣ＆Ｃトラフィックの通信の特徴をとらえた多くの挙動ベースの検知手法が提案されている．本稿では，攻撃手法に依存せず，特徴ベクトルを考える必要がない汎用的な不正通信の検知手法を提案する．提案手法では，教師なし学習アルゴリズムで可変長のテキストから固定長の特徴ベクトルを学習するパラグラフベクトルを用い，通信ログの特徴を自動的に学習する．提案手法をMWSデータセットのD3MおよびBOSに適用し，交差検証および時系列分析を実施した結果，プロキシサーバのログから高い精度で未知の不正通信を検知できることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Many behavior based detection methods are proposed, which use the characteristic of drive-by-download attacks or C&C traffic. This paper proposes a generic detection method, which is independent of attack methods and does not need devising feature vectors. Our method uses Paragraph Vector an unsupervised algorithm that learns fixed-length feature representations from variable-length pieces of texts, such as sentences, paragraphs, and documents, and learns the context in proxy server logs. We conducted cross validation and timeline analysis with D3M and BOS in MWS datasets. The experimental results show our method can detect unknown malicious communication precisely in proxy server logs. |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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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
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJCSS2017201.pdf (436.5 kB)
