| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-03-02 |
| タイトル |
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タイトル |
ブラックボックス化されたパスワード脆弱性評価システムの機械学習による分析(2023年2月6日版) |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
An Analysis of a Black-boxed Password Vulnerability Assessment System Using Machine Learning (version 2023/2/6) |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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中央大学 |
| 著者所属 |
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阪南大学 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 著者所属 |
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中央大学 |
| 著者名 |
藤巻, 壮
松田, 健
園田, 道夫
趙, 晋輝
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| 著者名(英) |
Takeshi, Fujimaki
Takeshi, Matsuda
Michio, Sonoda
Jinhui, Chao
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年,様々な分野において,機械学習や深層学習を用いたデータの解析や AI 技術に対する社会的な関心が高まっている.本研究では,情報セキュリティ分野における脆弱なパスワードを評価するブラックボックス化されたシステムを用いて学習データを生成し,生成したデータを用いて機械学習のアルゴリズムが,ブラックボックス化されたシステムのアルゴリズムの構造を学習できるかどうか検討した.予測には XGBoost を用い,決定係数が約 0.95 をとる精度を達成した.また,SHAP を用いたモデルの分析の結果,予測にはパスワードに使われやすい文字の影響が大きくなっていることがわかった. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2023-MPS-142,
号 9,
p. 1-2,
発行日 2023-03-02
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |