文献

J-GLOBAL ID：201802245412933252   整理番号：18A1279461

CNNによる自律進化型ボットネットの感染拡散予測法

Prediction method of infection spreading with CNN for self-evolving botnets

著者 (6件)： 平田孝志 (関西大 システム理工) ,  三吉優太 (関西大 大学院理工学研究科) ,  本行航希 (関西大 大学院理工学研究科) ,  工藤隆則 (摂南大 理工) ,  井上文彰 (大阪大 大学院工学研究科) ,  木村共孝 (東京理大 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： 118  号： 8(CQ2018 1-17)(Web)  ページ： 81-86 (WEB ONLY)  発行年： 2018年04月12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： 近年の機械学習の急速な発展により,感染したホスト群の計算資源を利用して脆弱性を発見し,それを用いて新たな感染ホストを取り込むことで自律的に進化する自律進化型ボットネットの出現が示唆されている。これまでの研究において,この自律進化型ボットネットの感染拡散度合いがホストの接続関係に依存することが,マルコフ連鎖に基づく計算機シミュレーション実験により示されている。本研究ではその結果に基づき,畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)を用いて,自律進化型ボットネットの感染拡散度合いを予測する感染拡散予測手法の提案を行う。提案予測手法では,ホスト間の接続を表す隣接行列をCNNの入力データとすることで,ネットワーク構造や初期感染ホスト毎に異なるボットネットの感染拡散度合いを予測する。(著者抄録)

シソーラス用語： *インターネット ,  *コンピュータウイルス ,  *マルウェア ,  *ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  予測技法 ,  *攻撃行動 ,  コンピュータセキュリティ ,  Markov連鎖 ,  計算機シミュレーション ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： コンピュータウイルス感染 ,  *ボットネット ,  感染拡散予測 ,  自律進化型ボットネット ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *脆弱性攻撃 ,  連続時間マルコフ連鎖

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (16件)：

• Keras, https://github.com/keras-team/keras
• A. Barabasi and R. Albert, “Emergence of scaling in random networks,” Science, vol. 286, pp.509-512, 1999.
• 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.

タイトルに関連する用語 (7件)： CNN ,  自律 ,  進化 ,  ボットネット ,  感染 ,  拡散 ,  予測法