@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218936,
 author = {松田, 健 and 園田, 道夫 and Takeshi, Matsuda and Michio, Sonoda},
 issue = {9},
 month = {Jul},
 note = {ウェブアプリケーションに対する攻撃は古くから知られており，その対策についても有効な手法が様々な媒体を通して公開されているにも関わらず，脆弱性データベースに関連する脆弱性の情報が報告され続けている．従来研究においても，機械学習を用いた様々な検知方法が提案されているが，いずれも過去の観測データに基づいて予測を行う方法がほとんどである．本研究は，攻撃データを構造化し，その構造を元にして新たな攻撃データを生成する方法を提案し，その有用性について考察する．, Web application attacks is very famous cyber security, and the countermeasure of those attacks has been investigated by many researchers. Nevertheless, the damage caused by the attack and the vulnerability of web application continues to be reported. This paper proposed an automatic generation method of web application attack using neural network. The purpose of this study is to find a new vulnerability faster than attackers.},
 title = {ニューラルネットワークによるウェブアプリケーション攻撃の自動生成},
 year = {2022}
}