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講演抄録/キーワード
講演名 2004-07-20 11:35
亜種攻撃を検知できる侵入検知システム
山田 明三宅 優竹森敬祐田中俊昭KDDI研
抄録 (和) 未知や亜種攻撃を検知するために機械学習アルゴリズムに基づくAnomaly検知シ
ステムが提案されている.しかし,多くのシステムは事前に学習データ用意する
必要があるため実環境において実用的ではない.
一方,シグネチャによって攻撃を検知するMisuse検知システムは広く実装されて
いるが,未知や亜種攻撃を検知することができない.
本稿において,事前に学習データを用意する必要がない,機械学習に基づくAnomaly検
知システムを提案する.提案方式は,既存のシグネチャに基づくIDSの出力を用
いて学習データを自動的に生成する.そして,その学習データを用いて未知の特
徴や一般化されたシグネチャを生成することにより,
既存のIDSが検知できない亜種攻撃を検知する.
提案方式の有効性を示すために1999 DARPA3 IDS Evaluation Data,脆弱性スキャ
ナ,実ネットワークのトラヒックの3種類を用いて評価を行う.
その結果,提案方式は既 存のIDSが検知できない攻撃を検知できることを示す. 
(英) Although many anomaly detection systems based on learning algorithms
have been proposed to detect unknown attacks or variants of known
attacks, most systems require sophisticated training data for
supervised learning. Because it is not easy to prepare the training
data, the anomaly detection systems are not widely used in the
practical environment.
On the other hand, misuse detection systems that
use signatures to detect attacks are deployed widely. However, they are
not able to detect unknown attacks and variants of known attacks.
In this paper, we proposed a new anomaly detection system, which detects
the variants of known attacks without preparing the training data. In
this system, we use outputs of signature-based conventional IDS to
generate the training data for anomaly detection.
This system identifies novel features, and
generates generalized signatures from the output of IDS to detect the
variant attacks, which cannot be detected by conventional IDS.
We conducted experiments on the prototype system with three types of
traffic data, 1999 DARPA IDS Evaluation Data, attacks by vulnerability
scanner and actual traffic. The results show that our scheme can detect
the variants of attacks efficiently, which cannot be detected by
conventional IDS.
キーワード (和) 侵入検知システム / 機械学習 / 教師あり学習 / 教師あり学習 / 自動学習デー / / /  
(英) Network intrusion detection / Machine learning / Supervised learning / Anomaly detection / Misuse detection / Variant attacks / Automatic /  
文献情報 信学技報, vol. 104, pp. 119-126, 2004年7月.
資料番号  
発行日 2004-07-13 (ISEC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685
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研究会情報
研究会 ISEC IPSJ-CSEC  
開催期間 2004-07-20 - 2004-07-21 
開催地(和) 徳島大学 工学部 常三島キャンパス 
開催地(英) Tokushima Univ. 
テーマ(和) 一般,情報処理学会CSEC研究会共催 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IPSJ-CSEC 
会議コード 2004-07-ISEC-JPSCSEC 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 亜種攻撃を検知できる侵入検知システム 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Intrusion Detection System to Detect Variant Attacks Using Learning Algorithms with Automatic Generation of Training Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 侵入検知システム / Network intrusion detection  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) 教師あり学習 / Supervised learning  
キーワード(4)(和/英) 教師あり学習 / Anomaly detection  
キーワード(5)(和/英) 自動学習デー / Misuse detection  
キーワード(6)(和/英) / Variant attacks  
キーワード(7)(和/英) / Automatic  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 明 / Akira Yamada / ヤマダ アキラ
第1著者 所属(和/英) 株式会社KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI Labs.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 三宅 優 / Yutaka Miyake / ミヤケ ユタカ
第2著者 所属(和/英) 株式会社KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI Labs.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹森 敬祐 / Keisuke Takemori / タケモリ ケイスケ
第3著者 所属(和/英) 株式会社KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI Labs.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 俊昭 / Toshiaki Tanaka / タナカ トシアキ
第4著者 所属(和/英) 株式会社KDDI研究所 (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI Labs.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2004-07-20 11:35:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IPSJ-CSEC 
資料番号 ISEC2004-31 
巻番号(vol) vol.104 
号番号(no) no.199 
ページ範囲 pp.119-126 
ページ数
発行日 2004-07-13 (ISEC) 


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