単語埋め込みとLSTMを用いたパケット単位異常通信分類モデルに関する考察

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-06
• タイトル: 単語埋め込みとLSTMを用いたパケット単位異常通信分類モデルに関する考察
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Consideration of a Packet Level Anomaly Communication Classification Model Using Word Embedding and LSTM
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ICSS
• 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: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu university
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu university
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu university
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu university
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu university
• 著者名: 原, 芳克; 宮本, 耕平; 飯田, 昌澄; 川中, 翔太; 韓, 燦洙; 班, 涛; 高橋, 健志; 竹内, 純一
• 著者名(英): Yoshikatsu, Kashiwabara; Kohei, Miyamoto; Masazumi, Iida; Shota, Kawanaka; Chansu, Han; Tao, Ban; Takeshi, Takahashi; Jun’ichi, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，ネットワーク上の不正アクセスを検知するシステムであるネットワーク型侵入検知システム (NIDS； network-based intrusion detection system) には，高度なニューラルネットワークの技術を応用したものが登場している．本研究では，LSTM が時系列情報の学習に強み置いていることをモチベーションに，通信パケット中の文字列の特徴をうまく学習することで，既存の NIDS モデルよりも高精度で通信を分類することを目標としている．先行研究に基づいた単語埋め込みと LSTM を用いたモデルによって，ヘッダーから情報を一部隠した上で分類した結果，パケットの分類精度が著しく低下することが新たに分かった．それに加えて，ヘッダーにペイロードの情報を付与してパケッ トを分類した場合，ヘッダーのみの場合と比較して，分類の精度が高くなることも確認できた．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2023-SPT-50, 号 11, p. 1-6, 発行日 2023-03-06
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• 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