@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00066314,
 author = {小林, 恭平 and 新居, 学 and 湯本, 高行 and 高橋, 豐 and Kyohei, Kobayashi and Manabu, Nii and Takayuki, Yumoto and Yutaka, Takahashi},
 issue = {12},
 month = {Oct},
 note = {不正アクセスへの対策として知的不正侵入検知システム （IIDS） の開発を続けている．実用的な侵入検知のためには検知対象ネットワークのトラフィックから学習用データを作成し，それを用いて IIDS の学習を行うことが望ましい．しかし，学習用データの作成のための実トラフィックへのラベリングは人の手で行わねばならず，莫大な労力を要する．そこで，本研究では実トラフィックから学習用データを効率的に作成するためのシステムを開発する．また，作成したデータを用いて IIDS-SVM を学習し，数値実験により提案手法の有効性を示す．, We have already developed an intelligent intrusion detection system (IIDS) to fight illegal network access. To detect an illegal intrusion practically, we need real world network trafic data because each IDS is used at various real environments. Therefore, we have to develop a system that aids us to generate benchmark data from real world network trafics. We show that proposed method's availability by a numeric experiment.},
 title = {実トラフィックを用いたネットワーク不正侵入検知システムのための学習データ生成支援アプリケーションの開発},
 year = {2009}
}