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J-GLOBAL ID：201602220244241279   整理番号：16A0305773

KDD CUP99Data Setを用いた異なる学習データによる機械学習アルゴリズムの評価

著者 (2件)： 高原尚志 (九州先端科学技術研) ,  櫻井幸一 (九州先端科学技術研)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2015  号： 3  ページ： 457-464  発行年： 2015年10月14日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  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,インターネット上のコンピュータがマルウエアによる攻撃を受け問題となっている。通常のウイルス対策ソフトはシグネチャ型と呼ばれる個別のウイルスの特徴に注目して検知する方式を採用しているため,新種のマルウエアに対応できない場合がある。そこで本研究では,KDD CUP99Datasetを用いて機械学習の各手法によりマルウエアの侵入検知を試みる。その際,再現率(Recall)を評価基準として,手法だけでなく,学習データ及び検知されるマルウエアといった3者の様々な組み合わせを試行する。これにより,過去のマルウエアのデータを学習データとして,新種のマルウエアの侵入を検知することができる汎用的な手法を考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： *マルウェア ,  コンピュータセキュリティ ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： *マルウェア検出 ,  侵入検知 ,  ランダムフォレスト

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： SET ,  学習データ ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  評価