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J-GLOBAL ID：201702273285666684   整理番号：17A0540607

自律進化型ボットネットの感染抑制に関する考察

Considerations of suppressing the diffusion of self-evolving botnets

著者 (5件)： 本行航希 (関西大 システム理工) ,  木村共孝 (東京理大 工) ,  工藤隆則 (摂南大 理工) ,  井上文彰 (大阪大 大学院工学研究科) ,  平田孝志 (関西大 システム理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 484(NS2016 157-253)  ページ： 535-540  発行年： 2017年02月23日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,機械学習の研究が盛んに行われている。機械学習は多くの分野で用いられるが,悪意ある攻撃者によってその手法が悪用された場合,従来とは比較にならないほどの甚大な被害がもたらされることが考えられる。そのような脅威として,自律進化型ボットネットの出現がこれまでに示唆されている。これは,ウイルスに感染したコンピュータの計算資源を利用した分散機械学習により,未発見の脆弱性を発見し自律進化するボットネットで,これまでの研究によりその高い感染力が示されている。本稿では,この自律進化型ボットネットの感染拡散対策として,マルコフ連鎖によって表現された複数のモデルを考え,それらの特性をシミュレーション実験によって明らかにする。(著者抄録)

シソーラス用語： 性質 ,  *インターネット ,  *ウイルス感染 ,  *コンピュータウイルス ,  *抑制 ,  機械学習 ,  人間 ,  学習 ,  モデル
準シソーラス用語： *自律 ,  *進化過程 ,  *ボットネット ,  攻撃者 ,  分散学習 ,  Markov連鎖モデル

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• J. Borello and L. Me, ′′Code obfuscation techniques for metamorphic viruses,′′ Journal in Computer Virology, vol. 4, no. 3, pp. 211-220, 2008.
• A. Cani, M. Gaudesi, E. Sanchez, G. Squillero, and A. Tonda, ′′Towards automated malware creation: code generation and code integration,′′ in Proc. Symposium on Applied Computing, Gyeongju, Korea, Mar. 2014.
• J. Dean et al., ′′Large scale distributed deep networks,′′ in Proc. Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, NV, Dec. 2012.
• G. E. Hinton, S. Osindero, and Y. Teh, ′′A fast learning algorithm for deep belief nets,′′ Neural Computation, vol. 18, no. 7, pp. 1527-1554, 2006.
• J. O. Kephart and S. R. White, ′′Measuring and modeling computer virus prevalence,′′ in Proc. the 1993 IEEE Computer Society Symposium on Research in Security and Privacy, Oakland, CA, May. 1993, pp. 2-15.

タイトルに関連する用語 (4件)： 自律 ,  進化 ,  ボットネット ,  感染