講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-11-29 13:50
機械学習を用いたサイバーアタック検出システムに関する検討 ○荻野 正(沖縄高専) SWIM2013-13 |
抄録 |
(和) |
インターネットを経由した攻撃は,その手口が巧妙になっており,過去の攻撃パターンを検出するだけでは防ぎきれなくなっている.そこで,全く新規の攻撃手法でも検出できる手法の検討を行った.データ集合を統計的に分析し,異常なパターンを外れ値として検出する手法のLOFを,大量データをリアルタイムで機械学習するためのフレームワークであるJubatusの上で実行させ,ネットワークへの攻撃をリアルタイムで検出するシステムを目標に,性能測定を行った. |
(英) |
The network intrusion is becoming a big thread for a lot of companies, organization and so on. Many of today’s intrusion detection systems are based on signature-based and are not capable of unknown attacks. Accordingly anomaly detection system is getting focus recently. In this paper, we studies the effectiveness and the performance experiments of one of the major anomaly detect scale, LOF, on distributed online machine learning framework, Jubatus. |
キーワード |
(和) |
コンピュータ・セキュリティ / 侵入検知 / 機械学習 / LOF / Jubatus / / / |
(英) |
Computer Security / Intrusion Detection / Machine Learning / LOF / Jubatus / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 334, SWIM2013-13, pp. 9-14, 2013年11月. |
資料番号 |
SWIM2013-13 |
発行日 |
2013-11-22 (SWIM) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SWIM2013-13 |