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J-GLOBAL ID：201702269049054760   整理番号：17A1265012

ネットワーク脅威のための行動ベース検出に関するレビュー【Powered by NICT】

A Review on Behavior-Based Detection for Network Threats

著者 (4件)： Sun Xin ,  Wang Zixiang ,  Lv Bang ,  Ou Jing
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigDataSecurity/HPSC/IDS  ページ： 127-132  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： マルウェアコードと他の未知の脅威の技術の出現と発展に伴い,情報セキュリティが注目を集めている。本論文では,従来の静的検出技術とは異なる挙動ベースの検出を検討した。最初に,方法の詳細,特に特徴抽出と分類を検討した。SVM,ベイズ決定のようないくつかの機械学習法を用いて,これらの問題を解決した。,動作機構を特定するためのアーキテクチャを概説した。特徴と結論を最後に論じた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *ネットワーク ,  機械学習 ,  情報セキュリティ ,  計算機アーキテクチャ ,  検出法

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 脅威 ,  行動 ,  レビュー