| 大会名称 |
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
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2017
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| 発行日 |
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| セッション番号 |
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D-19
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| セッション名 |
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情報通信システムセキュリティ
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| 講演日 |
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2017/3/25
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| 講演場所(会議室等) |
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共通講義棟北 N504
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| 講演番号 |
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D-19-7
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| タイトル |
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機械学習を用いた制御システム向け攻撃検知・判別手法
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| 著者名 |
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◎高野雄太, 越島一郎, 新谷英之, 小島将耶, 阿部真吾, 田中洋平, 洞田慎一,
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| キーワード |
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制御セキュリティー, 機械学習, 攻撃検知, 攻撃判別
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| 抄録 |
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サイバー攻撃は日々高度化・複雑化が進み、未知の攻撃も急速に増加しており、シグネチャーで検知できない攻撃が増加している。本論文では機械学習を用いてICS（Industrial Control System）へのサイバー攻撃を自動で検知・種別判別することを目的としている。学習データにはICSネットワークを模擬したテスト環境でキャプチャーしたパケットのヘッダ部分のみを用いている。学習にはニューラルネットワークのSoftmax関数を用いている。機械学習パラメータにはタイムスタンプとパケットサイズを設定し、NmapやDos攻撃などを不正通信とし検証を行った。結果として9割以上の精度で通常時通信と攻撃通信を判別することができた。
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