@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219648,
 author = {Soohyun, Jung and 白石, 善明 and 小津, 喬 and 橋本, 真幸 and 毛利, 公美 and 葛野, 弘樹 and 森井, 昌克},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集},
 month = {Jul},
 note = {ソフトウェアの脆弱性が個人や会社などに深刻な損失をもたらす危険がある．脆弱性自動評価の研究でこれまで考慮されていなかったコンセプトドリフトに着目し，脆弱性自動評価の機械学習モデルの性能劣化を低減する再学習手法を提案している．コンセプトドリフトとは，データの統計的な特性が時間や外部要因によって変わることを言う．提案手法は，再学習のタイミングをコンセプトドリフト検知に合わせることで，再学習を行わなかった場合に比べ全体的に高い予測精度となることを確認している．},
 pages = {522--528},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {脆弱性自動評価システムの継続運用のための再学習手法},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}