@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00192129,
 author = {福士, 直翼 and 千葉, 大紀 and 高田, 雄太 and 秋山, 満昭 and 内田, 真人},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集},
 issue = {2},
 month = {2020-10-15},
 note = {本論文では，悪性ドメイン名を教師あり機械学習により検知するシステムについて検討する．従来手法では，悪性ドメイン名を高精度に検知するために，高いコストをかけて作成したラベル付きの訓練データを大量に用いて訓練モデルを学習させている．本論文では識別境界付近のデータに対してラベル付けを行うという Active Learning に基づく手法を提案し，極めて少量の訓練データを用いた学習により訓練モデルの識別性能を向上できることを示した．また，Active Learning により逐次的に学習された過去の訓練モデルを破棄せずに，直近に学習された訓練モデルと統合して使用するという Ensemble Learning に基づく手法を提案し，識別性能の向上と安定が可能となることを示した．},
 pages = {241--248},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Active LearningとEnsemble Learningを用いた悪性ドメイン名検知システム},
 volume = {2018},
 year = {}
}