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J-GLOBAL ID：201202282606431743   整理番号：12A1485638

EVILSEED:悪意Webページを発見する誘導手法

EVILSEED: A Guided Approach to Finding Malicious Web Pages

著者 (8件)： INVERNIZZI Luca (UC Santa Barbara) ,  BENVENUTI Stefano (Univ. Genova) ,  COVA Marco (Lastline, Inc.) ,  COVA Marco (Univ. Birmingham) ,  COMPARETTI Paolo Milani (Lastline, Inc.) ,  COMPARETTI Paolo Milani (Vienna Univ. of Technol.) ,  KRUEGEL Christopher (UC Santa Barbara) ,  VIGNA Giovanni (UC Santa Barbara)
資料名： Proceedings. IEEE Symposium on Security and Privacy  (Proceedings. IEEE Symposium on Security and Privacy)
巻： 2012  ページ： 428-442  発行年： 2012年 
JST資料番号： H0889A  ISSN： 1081-6011  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 悪意Webページを,クローラによるURL収集とその結果の解析により識別する手法は,膨大な量の資源を必要とする。本論文は,この識別の第一段階である探索プロセスを,検索エンジンがそのクローラにより収集したデータを日和見的に信頼することで効率化する方法を提案した。悪意Webページ間には類似性があり,検索エンジンは悪意URL発見を容易にするデータとツールを備えている,という直観から出発した。具体的には悪意活動を含むことが既知のWebページの集合から出発し,これらページと類似性を共有するWebページを探索することで悪意URLの探索を誘導するEVILSEEDと呼ぶシステムを提案した。この手法を実装し,大規模データ集合を利用した実験で,その有効性を実証した。

シソーラス用語： *Webページ ,  ダウンロード ,  データ探索 ,  検索エンジン ,  *データ収集 ,  効率化 ,  類似性 ,  *コンピュータセキュリティ ,  番地指定方式 ,  インターネット ,  集合 ,  実験
準シソーラス用語： URLアドレス ,  *ウェブセキュリティ ,  *クローリング【コンピュータ】 ,  データ集合 ,  マルウェア検出 ,  評価実験

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： Webページ ,  発見 ,  誘導 ,  手法