| 大会名称 |
|---|
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-19 |
| セッション名 |
| 情報通信システムセキュリティ |
| 講演日 |
| 2017/3/25 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通講義棟北 N504 |
| 講演番号 |
| D-19-8 |
| タイトル |
| 機械学習を用いたリアルタイムサイバー攻撃検知手法 |
| 著者名 |
| ◎狩俣知希, 笠間貴弘, 宮保憲治, |
| キーワード |
| 機械学習, セキュリティ |
| 抄録 |
| 近年，新種のマルウェアが爆発的に増加しており，従来のセキュリティ対策では検知が困難なマルウェアも数多く出現している．また，これらのマルウェアを用いたサイバー攻撃の件数も増加傾向にある．そのため，コンピュータが従来の攻撃検知手法では検知できないサイバー攻撃により，未知のマルウェアに感染する可能性がある．その場合，速やかにマルウェアを検知する必要がある．本稿では，複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせることで，正常通信と異常通信（外部との通信を行うマルウェアに感染したコンピュータの通信）を，通信の早期段階でリアルタイム，かつ高精度に識別する手法の提案および実験，評価を行う． |
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