| 講演名 | 2021-09-09 異なるアルゴリズムを多段階適用させた機械学習型ネットワーク侵入検知システム 佐々 誠一(山形大), 鈴木 裕幸(山形大), 小山 明夫(山形大), |
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| 抄録(和) | 近年，ICT技術の急速な発展により多種多様なネットワークサービスが提供されるようになってきた．それに伴って，これらのサービスを妨害するサイバー攻撃が多発し被害が増加しているのが現状である．そのため，サイバー攻撃への対策を強化し，高精度かつ素早く対処することで被害を最小限に抑えることが求められている．そこで，ネットワーク環境のセキュリティ対策を強化するため，侵入検知システム(IDS)に対して機械学習を適用させ，性能向上を目指す研究が数多く行われている．しかし，誤検知が多く，機械学習による完全な分類・検知は行えていない現状がある．本研究では，侵入検知システム(IDS)に対して，異なる機械学習アルゴリズムを多段階適用させることで誤検知削減を目指した． |
| 抄録(英) | In recent years, the rapid development of Information and Communication Technology (ICT) has led to the provision of a wide variety of network services. Along with this, the current situation is that cyber attacks that interfere with these services occur frequently and the damage is increasing. Therefore, there is a need to strengthen countermeasures against cyber-attacks and to minimize damage by responding quickly and with high accuracy. Therefore, in order to enhance security measures in network environments, a lot of research has been conducted to improve the performance of intrusion detection systems by applying machine learning to them. However, there are many false positives, and machine learning is not yet able to classify and detect them completely. In this study, we aimed to reduce the number of false positives by applying different machine learning algorithms to the intrusion detection system in multiple stages. |
| キーワード(和) | 機械学習 / サイバー攻撃 / 侵入検知システム / セキュリティ |
| キーワード(英) | Machine Learning / Cyber Attack / Intrusion Detection System / Security |
| 資料番号 | NS2021-63 |
| 発行日 | 2021-09-02 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / NS / CS |
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| 開催期間 | 2021/9/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | セッション管理(SIP・IMS)，相互接続技術/標準化，次世代・新世代・将来ネットワーク，クラウド/データセンタネットワーク，SDN(OpenFlow等)・NFV，IPv6，機械学習のネットワーク適用，一般 |
| テーマ（英） | Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 石田 賢治(広島市大) / 中尾 彰宏(東大) / 寺田 純(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Jun Terada(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 大石 哲矢(NTT) / 梅原 大祐(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) / Tetsuya Oishi(NTT) / Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(長崎県立大) / 渡部 康平(長岡技科大) / 城 哲(KDDI総合研究所) / 池邉 隆(NTT) / 吉田 雅裕(中大) / 吉田 悠来(NICT) / 原 一貴(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(Univ. of Nagasaki) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Tetsu Jyo(KDDI Research) / Takashi Ikebe(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) / Yuki Yoshida(NICT) / Kazutaka Hara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 三原 孝太郎(NTT) / 山浦 隆博(東芝) / 井田 悠太(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Kotaro Mihara(NTT) / Takahiro Yamaura(Toshiba) / Yuta Ida(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 異なるアルゴリズムを多段階適用させた機械学習型ネットワーク侵入検知システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Machine Learning Based Network Intrusion Detection System with Appling Different Algorithms in Multiple Stages |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | サイバー攻撃 / Cyber Attack |
| キーワード(3)（和/英） | 侵入検知システム / Intrusion Detection System |
| キーワード(4)（和/英） | セキュリティ / Security |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐々 誠一 / Seiichi Sasa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山形大学(略称：山形大) Yamagata University(略称：Yamagata Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鈴木 裕幸 / Hiroyuki Suzuki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山形大学(略称：山形大) Yamagata University(略称：Yamagata Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小山 明夫 / Akio Koyama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 山形大学(略称：山形大) Yamagata University(略称：Yamagata Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-09-09 |
| 資料番号 | NS2021-63 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NS-170 |
| ページ範囲 | pp.36-41(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-02 (NS) |