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アイテム
IoT向けのSecurity Operation Centerにおける大規模言語モデルと集合間類似度を用いたレポートの再利用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233287
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233287b0f1fbfe-d736-4745-ab27-f126f5774e76
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPS24198003.pdf (745.7 kB)
2026年3月11日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-11 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | IoT向けのSecurity Operation Centerにおける大規模言語モデルと集合間類似度を用いたレポートの再利用 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | セキュリティマネジメント・SoC | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| NTTセキュリティホールディングス株式会社 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTT社会情報研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTTセキュリティホールディングス株式会社 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTTセキュリティホールディングス株式会社 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Security Holdings Corporation | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Social Informatics Laboratories | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Security Holdings Corporation | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Security Holdings Corporation | ||||||||||||||
| 著者名 |
松林, 勝
× 松林, 勝
× 芝原, 俊樹
× 小山, 卓麻
× 田中, 政志
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 莫大な数の Internet of Things (IoT) 機器に対して同様のサイバー攻撃を行う大規模攻撃が脅威となっている．大規模攻撃が発生した場合，IoT 機器を監視している Security Operation Center の分析官は，莫大な数の IoT 機器のアラートを分析し，類似したレポートを大量に作成する必要がある．このとき，最初に作成したレポートが，他の IoT 機器のレポートとしても再利用可能か自動的に判定（再利用判定）できれば，アラート分析とレポート作成の大部分を効率化できる．しかし，レポートの再利用判定に既存手法を応用するには，教師データの不足や精度の低さといった課題がある．そこで本稿では，大規模言語モデルと集合間類似度を組み合わせた手法を提案し，教師データが少量でも高精度なレポートの再利用判定を実現する．提案手法では，少量の教師データで fine-tuningしたSentence ALBERT を活用して，レポートとの関連度合いに基づいた重みをアラートに付与する．そして，レポートの根拠となったアラートの集合と判定対象のアラートの集合の重み付き Jaccard 係数が閾値以上であれば，レポートを再利用可能と判定する．本稿では，IoT 機器を模擬した環境で攻撃を実行しながら収集したアラートと人手で作成したレポートを用いて提案手法を評価した．その結果，教師データが少量でも提案手法の True Positive Rate (TPR) と False Positive Rate (FPR) が 80.79% と 3.00% となることを示した．また，FPR ≈ 3.0% のカットオフでは，提案手法の TPR が既存手法よりも 19% 以上高くなることを示した． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN10116224 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS） 巻 2024-DPS-198, 号 3, p. 1-8, 発行日 2024-03-11 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8906 | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
