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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-12-15 14:10 パケットヘッダを用いた攻撃検知におけるGini importanceに着目した特徴量選定手法の提案と評価 ○風戸雄太・中谷裕一・岡本武之・柴田哲良（NTT）  IN2017-61 |
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| 抄録 | （和） | 攻撃手法の高度化やIoTデバイスの普及拡大と共に，サイバー攻撃の規模や影響が拡大を続けており，ネットワーク事業者はエンドユーザ側で対策が困難な攻撃からユーザとサービスを守る必要が高まっている．そのため，今後増加が予想されるペイロード暗号化通信を考慮し，ヘッダに表れる情報のみから機械学習活用によりサイバー攻撃を検知することを目指す．機械学習による攻撃検知では，学習モデル作成の前段となる特徴量の選定において，選定に時間を要し，また最適な特徴量を選定しなければ検知精度が十分に得られないという課題がある．そこで本稿では，Gini importanceに着目して効率的に攻撃検知に有効な特徴量を選定する手法を提案する．本提案手法による特徴量選定結果について，IPS評価用データセットであるUNSW-NB15を用いて評価を行い，5種類の機械学習アルゴリズムにおいて，既存手法と比べて5-10%高い攻撃検知精度，攻撃通信に対する平均99%以上の検出率を示し，提案手法による有効性を確認した． |
| （英） | Growing the expansion of network services and IoT devices, the risk of cyber attacks is increased by high-frequency and sophistication. Therefore, network service providers must protect their users and services against the huge attacks. Network header feature based machine learning methods for cyber attack detection are effective from the viewpoint of data payload encryption, but non-optimal feature selection result affect both learning time and accuracy. In this paper, we propose the Gini importance-based header feature selection methods for general machine learning algorithms that can detect cyber attacks with performances and efficiencies. We evaluate our feature selection methods in UNSW-NB15 dataset, a comprehensive dataset for network IDSs. As a result, we show the high-accuracy and average 99% detection rates compared with the previous methods. | |
| キーワード | （和） | サイバー攻撃検知 / 特徴量選定 / Gini importance / 機械学習 / / / / |
| （英） | Cyber attack detection / Feature selection / Gini importance / Machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 353, IN2017-61, pp. 91-96, 2017年12月. | |
| 資料番号 | IN2017-61 | |
| 発行日 | 2017-12-07 (IN) | |
| 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 | IN2017-61 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA IN |
| 開催期間 | 2017-12-14 - 2017-12-15 |
| 開催地（和） | 広島市立大学 |
| 開催地（英） | Hiroshima City Univ. |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般 |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2017-12-IA-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パケットヘッダを用いた攻撃検知におけるGini importanceに着目した特徴量選定手法の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of gini importance-based header feature selection methods for cyber attack detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サイバー攻撃検知 / Cyber attack detection |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴量選定 / Feature selection |
| キーワード(3)（和/英） | Gini importance / Gini importance |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 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） | 風戸 雄太 / Yuta Kazato / カザト ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中谷 裕一 / Yuichi Nakatani / ナカタニ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 武之 / Takeshi Okamoto / オカモト タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴田 哲良 / Akira Shibata / シバタ アキラ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-12-15 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2017-61 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.353 |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-12-07 (IN) |
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