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J-GLOBAL ID：201802290714598012   整理番号：18A0729772

LDAを用いたセキュリティレポートのマルチラベル分類

著者 (8件)： 岡田豪起 (神戸大 工) ,  永井達也 (神戸大 大学院工学研究科) ,  瀧田愼 (神戸大 大学院工学研究科) ,  古本啓祐 (神戸大 大学院工学研究科) ,  白石善明 (神戸大 大学院工学研究科) ,  高野泰洋 (神戸大 大学院工学研究科) ,  毛利公美 (岐阜大 工) ,  森井昌克 (神戸大 大学院工学研究科)
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： 117  号： 481(ICSS2017 51-85)  ページ： 151-156  発行年： 2018年02月28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： 企業や組織を標的としたサイバー攻撃が多様化・高度化している。このような攻撃をIDSやSIEMといった既存のシステムの身で防ぐことは困難である。インシデント対応において被害の調査や脅威の動向分析には組織内の状態や状況に基づいて必要な情報を収集する。インターネット上から収集した文書はラベルが付与されていなかったり,情報源ごとに異なるラベルが付与されている。本稿ではLDAを用いたセキュリティレポートのクラスタリングとラベル付けをする手法を提案している。セキュリティベンダ4社が2017年に発行したセキュリティレポートを用いて評価している。(著者抄録)

シソーラス用語： 攻撃行動 ,  *インターネット ,  *コンピュータセキュリティ ,  報告書 ,  *確率モデル ,  主題 ,  *分類 ,  情報収集 ,  情報源 ,  文書 ,  クラスタ化 ,  形態素解析 ,  情報抽出 ,  評価試験 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 標的型サイバー攻撃 ,  セキュリティレポート ,  LDA【モデル】 ,  *トピックモデル ,  *マルチラベル分類 ,  トピック抽出

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (13件)：

• David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan. ′′Latent Dirichlet Allocation.′′ Journal of Machine Learning Research, no.3, pp.993-1022, Jan. 2003.
• 西村章宏,土方嘉徳.′′潜在トピックを利用した協調フィルタリングにおけるトピック情報源のに関するフォーラム論文集,vol.2015,pp.24-31,Nov.2015.
• 松谷太郎,宇恵野雄貴,福永津嵩,浜田道昭.′′トピックモデルを用いたがんゲノムの変異シグネチャー解析,′′研究報告バイオ情報学(BIO),vol.2017-BIO-50,no.33,pp.1-6,Jun.2017.
• Istv?n B?r?, D?vid Sikl?si, J?cint Szab?, Andr?s A. Bencz?r. ′′Linked latent Dirichlet allocation in web spam filtering.′′ Proc. 5th International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web, pp.37-40, New York, USA, April, 2009.
• 山本修平,佐藤哲司.′′トピックと局面の対応関係に基づく実生活ツイートのマルチラベル分類,′′情報処理学会論文誌データベース(TOD),vol.7,no.2,pp.24-36,Jun.2014.

タイトルに関連する用語 (4件)： LDA ,  セキュリティ ,  レポート ,  マルチラベル分類