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講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-25 16:10
リンクマイニングによる悪性Webサイトの検知性能
高野泰洋伊藤大貴永井達也神戸大)・神薗雅紀PwCサイバーサービス)・毛利公美岐阜大)・白石善明神戸大)・星澤裕二PwCサイバーサービス)・森井昌克神戸大
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抄録 (和) 従来より, ブラックリストを使いURL のキーワード照合等により悪性Web サイトへのアクセス回避が試みられている. しかし, 攻撃者はURL を頻繁に変更する可能性があるため, 従来手法は悪性Web サイトの更新に対し追従が困難であると懸念される. 本研究は, 先行研究において, 悪性Web サイトのリンク構造に類似性があることを実証実験により確かめた. そこで, 本稿は, 現存するWebサイトから収集したリンク構造に対し, 教師付きリンクマイニングによる悪性Webサイト検出性能を検証する. 本稿の実験によれば, ネットワークパラメータの自動学習を行う Convolutional neural networks (CNN) アルゴリズムはSupport vector classification (SVC) に比べて有意に性能を改善し, 87%の精度で悪性Web サイトを検出した. 
(英) Conventional techniques to avoid malicious websites techniques by referring URL's keywords reported in black lists have been studied. Since attackers can modify the URL quite often, however, the conventional techniques are concerned that they are difficult to follow the frequent updates. Our previous contribution has shown that the malicious websites have a certain correlation among them. This paper evaluates, therefore, performance of supervised-inkmining techniques to detect the malicious websites by inputting the link structure captured from the actual websites. The experimental evaluation results shows that by determining the networks automatically the convolutional neural networks (CNN) algorithms achieves the accuracy = 87%, which outperform the support vector classification (SVC) techniques significantly.
キーワード (和) Drive-by-download攻撃 / リンクマイニング / Support vector classification (SVC) / Convolutional neural networks (CNN) / / / /  
(英) drive-by-download attack / linkmining / support vector classification (SVC) / convolutional neural networks (CNN) / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 328, ICSS2016-44, pp. 31-35, 2016年11月.
資料番号 ICSS2016-44 
発行日 2016-11-18 (ICSS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 ICSS  
開催期間 2016-11-25 - 2016-11-25 
開催地(和) 情報セキュリティ大学院大学 
開催地(英) Institute of Information Security 
テーマ(和) 情報通信システムセキュリティ,一般 
テーマ(英) Information and Communication System Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICSS 
会議コード 2016-11-ICSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) リンクマイニングによる悪性Webサイトの検知性能 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance of link-mining techniques to detect malicious websites 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Drive-by-download攻撃 / drive-by-download attack  
キーワード(2)(和/英) リンクマイニング / linkmining  
キーワード(3)(和/英) Support vector classification (SVC) / support vector classification (SVC)  
キーワード(4)(和/英) Convolutional neural networks (CNN) / convolutional neural networks (CNN)  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 高野 泰洋 / Yasuhiro Takano / タカノ ヤスヒロ
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 大貴 / Daiki Ito / イトウ ダイキ
第2著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 永井 達也 / Tatsuya Nagai / ナガイ タツヤ
第3著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 神薗 雅紀 / Masaki Kamizono / カミゾノ マサキ
第4著者 所属(和/英) PwCサイバーサービス (略称: PwCサイバーサービス)
PwC Cyber Services LLC (略称: PwC Cyber Services)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 毛利 公美 / Masami Mohri / モウリ マサミ
第5著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 白石 善明 / Yoshiaki Shiraishi / シライシ ヨシアキ
第6著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 星澤 裕二 / Yuji Hoshizawa / ホシザワ ユウジ
第7著者 所属(和/英) PwCサイバーサービス (略称: PwCサイバーサービス)
PwC Cyber Services LLC (略称: PwC Cyber Services)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 森井 昌克 / Masakatu Morii / モリイ マサカツ
第8著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
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講演者
発表日時 2016-11-25 16:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ICSS 
資料番号 IEICE-ICSS2016-44 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.328 
ページ範囲 pp.31-35 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-ICSS-2016-11-18 


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