@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209538,
 author = {石橋, 亮典 and 後藤, 大輝 and 韓, 燦洙 and 班, 涛 and 高橋, 建志 and 竹内, 純一 and Ryosuke, Ishibashi and Hiroki, Goto and Chansu, Han and Tao, Ban and Takeshi, Takahashi and Jun’ichi, Takeuchi},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {ネットワーク上におけるサイバー攻撃は多様化し，その数も増加している．サイバー攻撃を検知，対処するための一般的なプロセスでは，ネットワーク侵入検知システム（Network Intrusion Detection System : NIDS）を用い，異常と疑わしい通信の自動検知を行う．様々なベンダが NIDS を開発，提供しているがそれらの検知基準は製品により異なる．我々は複数の NIDS が発するアラートを AI に学習させることで，それらの知見を学んだより良い NIDS を開発できるのではないかと考えた．しかし，そのための訓練データを人手で準備するのには莫大な時間ががかる． アラートに対する原因通信を抽出し，アラートグルーピングを自動で行う仕組みを提案したことで，教師データの自 動生成等の実現可能性を示した．},
 title = {NIDS アラートに対する原因通信の抽出手法の提案及び考察},
 year = {2021}
}