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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)
PDFダウンロード SWIM2013-13

研究会情報
研究会 SWIM  
開催期間 2013-11-29 - 2013-11-29 
開催地(和) 東京工芸大学 
開催地(英) Tokyo Polytechnic University 
テーマ(和) インタプライズモデル化,一般 ワークショップ 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SWIM 
会議コード 2013-11-SWIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study about Cyber Attack Detection System using Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コンピュータ・セキュリティ / Computer Security  
キーワード(2)(和/英) 侵入検知 / Intrusion Detection  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(4)(和/英) LOF / LOF  
キーワード(5)(和/英) Jubatus / Jubatus  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 荻野 正 / Tadashi Ogino / オギノ タダシ
第1著者 所属(和/英) 沖縄工業高等専門学校 (略称: 沖縄高専)
Okinawa National College of Technology (略称: Okinawa National College of Technology)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-11-29 13:50:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 SWIM 
資料番号 SWIM2013-13 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.334 
ページ範囲 pp.9-14 
ページ数
発行日 2013-11-22 (SWIM) 


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