@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02009648,
 author = {髙藏,駿之 and 石橋,勇人},
 issue = {3},
 month = {May},
 note = {本研究は，未知攻撃の検知量が少量である場合での未知攻撃内の種類分類手法と，既存の攻撃分類モデルに対する未知攻撃のクラス増分学習手法を提案している．未知攻撃内の種類分類手法では，因子分解手法のNMFを使ったクラスタリングを用いている．この手法において，既知攻撃の情報を前提としない既存研究とは異なり，一定の既知攻撃があらかじめ与えられている状況下でのクラスタリング手法を提案している．また，クラス増分学習手法においては，先行研究において画像分類手法として提案されたモデルを攻撃分類手法として改良した手法を提案している．これら2つの手法を一貫したフローとして構成することで，未知攻撃を検知後の攻撃分類アプローチに対して，収集した未知攻撃が少数であっても対策を行うことが可能な手法として，本研究はその有効性を示唆するものである．},
 title = {半教師ありクラスタリングによる攻撃種別分類およびIDSモデルのクラス増分学習手法},
 year = {2026}
}