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アイテム
機械学習を用いた悪意のあるURLの検出の一手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236571
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2365710fce2fdb-f9d6-47b0-b5a9-cb399d5add14
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-6ZC-03.pdf (377.8 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 | 機械学習を用いた悪意のあるURLの検出の一手法 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岩手県大 | ||||||||||
| 著者名 |
張, 偉銘
× 張, 偉銘
× 高田, 豊雄
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | インターネットの普及により、悪意のあるサイバー攻撃が問題となっている。本研究では、機械学習に基づく悪意のあるURL検出の一手法を提案する。特徴抽出にはTF-IDFを利用し、その後の機械学習モデルがより効果的にデータを分析し精度よく分類することを狙う。同時に、データに対する強力な分類能力を持つgcForestモデルを導入する。新しいパターンも効果的に検出することが期待される。本研究の評価実験では、424,000件のURLを収集した。実験の結果、悪意のあるURLを95.5%の精度で分類でき、本手法の有効性が確認した。今後は、より多様なモデルを研究し、検出速度の向上、リアルタイムシステムへの適応などがあげられる。 | |||||||||
| 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. 521-522, 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 | |||||||||
