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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

URL文字列の特徴量からユーザーへの攻撃を検出する機械学習モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230025
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230025
1074b5f6-f77f-4498-8b70-b61ee61382b4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-6S-07.pdf IPSJ-Z85-6S-07.pdf (172.8 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル URL文字列の特徴量からユーザーへの攻撃を検出する機械学習モデル
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
東理大
著者所属
東理大
著者所属
東理大
著者名 田原, 舜大

× 田原, 舜大

田原, 舜大

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秦野, 亮

× 秦野, 亮

秦野, 亮

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西山, 裕之

× 西山, 裕之

西山, 裕之

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年、サイバー攻撃は増加傾向にあり、その手段の1つとしてURLが利用される。従来のパターンマッチングを用いた攻撃検出手法では、これまでにないパターンのURLに対して、検出漏れが発生してしまう可能性が高い。そこで本研究では、そのような検出漏れを減らすために、フィッシングやXSSなどのURLにアクセスしたユーザーに直接的に被害を及ぼす恐れのある有害なURLの検出を行う機械学習モデルを提案する。具体的には、URLを文字列データとして扱い、そのURL内に見られる検出対象の攻撃によく利用されると考えられる文字の有無や個数などを元に特徴量を作成し、複数の学習器をスタッキングさせて検出を行う。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 461-462, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:19:12.534028
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