| 講演名 | 2023-01-19 フローシーケンスによる侵入検知システムのドメイン適応能力の向上 グエン ザ ロック(長岡技科大), 渡部 康平(長岡技科大), |
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| 抄録(和) | ネットワーク侵入検知システム (NIDS) は，ネットワークに対する潜在的な脅威を特定するツールである．近年，侵入を効率的に検知するためのソリューションとして，機械学習（ML）アルゴリズムを用いた様々なフローベースのNIDS設計が提案されている．しかし，従来のMLベースの分類器は，ドメイン適応能力が低いため，実世界で広く採用されるには至っていない．本研究では，ネットワークNIDSの領域適応能力を向上させるために，フローのシーケンスを利用する可能性を探ることを目的としている．本提案は，自然言語処理技術と，データをコンテキストに応じてモデル化するのに有効なBERTフレームワークを用いている．初期の実証実験の結果，本アプローチは従来のアプローチと比較して，ドメイン適応能力が向上していることが示された．提案手法は，ロバストなNIDSを構築するための新たな研究手法を提供する． |
| 抄録(英) | This study aims to explore the possibility of using collections of flows to improve classification accuracy of network flow data. The proposal uses machine learning techniques, which is effective for modeling of data. Initial empirical results show that the proposed approach has improved classification accuracy compared to previous approaches. The proposed method provides a new methodology for building classification systems. |
| キーワード(和) | ネットワーク / IDS / BERT / フローベース / 機械学習 |
| キーワード(英) | Network / IDS / BERT / Flow-based / Machine learning |
| 資料番号 | IN2022-53 |
| 発行日 | 2023-01-12 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
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| 開催期間 | 2023/1/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 愛知県産業労働センター15階 愛知県立大学サテライトキャンパス |
| 開催地（英） | Aichi Industry & Labor Center |
| テーマ（和） | コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. |
| 委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) |
| 副委員長氏名（和） | 村瀬 勉(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Tsutomu Murase(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 城 哲(KDDI総合研究所) / 渡部 康平(長岡技科大) / 秦泉寺 久美(NTT) / 濱田 浩気(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Tetsu Jyo(KDDI Research) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Kumi Jinzenji(NTT) / Koki Hamada(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | フローシーケンスによる侵入検知システムのドメイン適応能力の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Flow Classification Using Flow Collections and Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク / Network |
| キーワード(2)（和/英） | IDS / IDS |
| キーワード(3)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(4)（和/英） | フローベース / Flow-based |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | グエン ザ ロック / Loc Gia Nguyen |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡部 康平 / Kohei Watabe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 発表年月日 | 2023-01-19 |
| 資料番号 | IN2022-53 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | IN-342 |
| ページ範囲 | pp.7-12(IN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-12 (IN) |