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アイテム
機械学習を用いた攻撃検知のためのオーバーサンプリング手法の一検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236570
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236570fdaceff8-5ac8-4120-a4d2-e6877eca0adb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-6ZC-02.pdf (502.5 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 機械学習を用いた攻撃検知のためのオーバーサンプリング手法の一検討 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | セキュリティ | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 東北大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東北大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 仙台高専 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東北大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東北大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
松井, 遼太朗
× 松井, 遼太朗
× ルイス, ギリエ
× 和泉, 諭
× 水木, 敬明
× 菅沼, 拓夫
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 深刻化するサイバーセキュリティの脅威に対し、機械学習を用いて攻撃を検知する手法が数多く研究されている。これらの研究では、学習の際に用いるデータセットの多くはデータが不均衡であり、推定精度が低下する課題がある。この課題に対し、データセット内の少数派のデータ数を増やすことで不均衡問題を解決する、オーバーサンプリング手法がある。しかし、既存の手法では、意図しない不必要なデータが生成され、学習精度が下がってしまうため、その利用は限定的である。本研究では、多数派と少数派クラスの境界部のデータを集中的に増やす新たなオーバーサンプリング手法を提案する。本発表では、アルゴリズムの概要と基本設計を述べる。 | |||||||||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 519-520, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
