WEKO3
アイテム
勾配ブースティング決定木を用いたネットワーク侵入検知システムの提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212798
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2127982495636a-87f0-401f-8523-b09209bb3205
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-EIP21093018.pdf (809.3 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-09-02 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 勾配ブースティング決定木を用いたネットワーク侵入検知システムの提案 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 情報システム基盤 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 福井大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 福井大学 | ||||||||||
| 著者名 |
都留, 悠哉
× 都留, 悠哉
× 川上, 朋也
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 情報セキュリティにおいて標的型攻撃の脅威が深刻化しており，対抗手段の一つとしてネットワーク侵入検知システム（Network-based Intrusion Detection System, NIDS）があげられる．NIDS はネットワークを監視し，不正な通信を検知する．NIDS に関するさまざまな研究が現在行われ，特に機械学習による高性能化が注目されている．そこで，本論文では勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）を用いた NIDS を提案する．GBDT は教師あり学習の一つであり，高い汎化能力によって，未知のデータに対しても高い精度で判別できる．また，機械学習を用いた NIDS では学習や評価のために膨大な量のデータが必要であり，複数の NIDS 用データセットも公開されている．本論文では Kyoto 2016 Dataset を用いて提案システムの学習と評価を行い，既存システムより検知精度が向上することを確認した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11238429 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告電子化知的財産・社会基盤（EIP） 巻 2021-EIP-93, 号 18, p. 1-6, 発行日 2021-09-02 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8647 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
