悪性通信検知のためのプライバシーに配慮した通信ログ匿名加工の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-06
• タイトル: 悪性通信検知のためのプライバシーに配慮した通信ログ匿名加工の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Discussion about Privacy-aware Anonymization of Traffic Logs for Malicious Activity Detection
• 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: 名古屋大学情報学部
• 著者所属: 国立情報学研究所
• 著者所属: 名古屋大学情報学部
• 著者所属: 名古屋大学情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Informatics, Nagoya University
• 著者名: 小川, 剛史; 長谷川, 皓一; 山口, 由紀子; 嶋田, 創
• 著者名(英): Takeshi, Ogawa; Hirokazu, Hasegawa; Yukiko, Yamaguchi; Hajime, Shimada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 通信ログからの悪意のある通信の検出は利用者のネットワーク上での全活動を監視する関係上，プライバシー侵害の面が強い．一方で，社会をより良くするためのビッグデータ活用の面から匿名化したデータの利用については，個人情報保護法の改正など，活用が許可される方向に進んでいる．そこで，公開されている良性/悪性通信のデータセットを利用して無害 / 悪性通信の識別器を作成し，同データのプライバシーへの影響が大きいと考える特徴量に対して匿名加工を行い識別器に入力することで，個人の特定を回避する種々の部分秘匿のやり方の考案と判別精度について評価を行った．評価の結果，プライバシーへの影響度が大きい特徴量を匿名化したうえで入力しても一定程度の識別性能を保つことを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The detection of malicious communications from traffic logs has an aspect of invading the privacy because of monitoring users’ whole activities on the network. On the other hand, the use of anonymized data is being permitted due to amendments to the act on the protection of personal information for making good use of big data for society. In this paper, we created a discriminator for harmless/malicious activities using a publicly available data set of benign/malignant communications. In addition, we devised various methods of partial concealment to avoid personal identification and evaluated the discrimination accuracy by anonymizing features we considered to have a large impact on privacy and inputting them to the discriminator. The results show that the discriminator kept a certain level of discrimination accuracy even when we anonymized features that may invade user’s privacy.
• 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 37, 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