@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236571,
 author = {張, 偉銘 and 高田, 豊雄},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {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。},
 pages = {521--522},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {機械学習を用いた悪意のあるURLの検出の一手法},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}