WEKO3
アイテム
標的型攻撃の時系列データにおける1時間ごとの特徴と攻撃検知機械学習モデルの有用性検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219770
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2197707e7949f4-fe17-4748-a507-014202b8a12e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2022196.pdf (3.4 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2022-07-06 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 標的型攻撃の時系列データにおける1時間ごとの特徴と攻撃検知機械学習モデルの有用性検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東邦大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東邦大学 | ||||||||||
| 著者名 |
阿部, 衛
× 阿部, 衛
× 金岡, 晃
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 標的型攻撃や APT（Advanced Persistent Threat）に対する検知技術の研究は，機械学習の採用など様々なアプローチで行われている．それらの研究を評価する際に用いられるデータセットも多くの種類が存在する．本研究では Los Alamos National Laboratory のデータセットに注目し，そのデータ特性調査と機械学習モデルへの適用の有用性の検討を行った． データ特性の調査では，基礎調査により日ごとや週ごとの特徴がデータ量の推移から判明したため，1時間ごとに分割した時系列データのデータごとの関係性をクラスタリングを行い評価した．そしてそれらのデータを機械学習に適用する際の有用性を議論した． |
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| 書誌情報 |
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 巻 2022, p. 1407-1411, 発行日 2022-07-06 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
