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J-GLOBAL ID：201702285292666827   整理番号：17A1829027

フィッシング電子メール0日間フィルタリングのための多層ハイブリッド戦略【Powered by NICT】

Multilayer hybrid strategy for phishing email zero-day filtering

著者 (4件)： Chowdhury M. U. (School of Information Technology, Deakin University, Locked Bag 20000, Geelong, 3220, Vic, Australia) ,  Abawajy J. H. (School of Information Technology, Deakin University, Locked Bag 20000, Geelong, 3220, Vic, Australia) ,  Kelarev A. V. (School of Information Technology, Deakin University, Locked Bag 20000, Geelong, 3220, Vic, Australia) ,  Hochin T. (Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology, Kyoto Institute of Technology, Kyoto, Japan)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 29  号： 23  ページ： ROMBUNNO.3929  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： フィッシングメールからサイバーセキュリティ脅威はそれらの策略を微調整と既知のフィルタリング技法を克服するそれらの分配器の容量によって支え高まっている。零日フィッシング電子メールとして知られる,以前に現れなかった新しいフィッシング電子メールの検出には,特定の課題が残っている。本論文では,以前に他の期間中に収集された訓練データを用いて分離時間間隔中に現れるフィッシング電子メールの零日フィルタリングのための多層ハイブリッド戦略(MHS)を提案した。この戦略は,分類器の大きな集合体を生成し,ついでアンサンブルの枝刈りのための新しい方法を適用した。大部分知られている枝刈りアルゴリズムのは次の三種類のカテゴリーに基づくランキング,クラスタリングに基づく,と最適化に基づく枝刈りに属している。多層ハイブリッド枝刈りを導入し,検討した。MHSへの応用は,1つのスキームのすべての三つの手法を組み合わせた:ランキング,クラスタ化と最適化。さらに,フィッシング電子メールのフィルタリングのためのMHSの性能の徹底的な経験的研究を行った。著者らの経験的研究は,他の機械学習分類器を用いたMHS戦略の性能を比較した。実証的研究の結果は,MHSは最良の結果と多層ハイブリッドせん定他の枝刈り技法より良好な性能を示したを達成したことを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *フィルタリング ,  最適化 ,  *多層 ,  ディストリビュータ ,  凝集体 ,  クラスタ化 ,  等級づけ ,  *電子メール
準シソーラス用語： 実証的研究 ,  枝刈りアルゴリズム ,  時間間隔 ,  訓練データ ,  微調整 ,  サイバーセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 属性選択 ,  集団 ,  フィルタリング ,  多層戦略 ,  フィッシング電子メール ,  枝刈り

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィッシング ,  電子メール ,  フィルタリング ,  多層 ,  戦略