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J-GLOBAL ID：201902216312688773   整理番号：19A0468988

クラウドプラットフォームにおける悪意のあるWebページを自動的に同定するためのMarkov検出ツリーに基づく集中化方式【JST・京大機械翻訳】

A Markov Detection Tree-Based Centralized Scheme to Automatically Identify Malicious Webpages on Cloud Platforms

著者 (5件)： Liu Jianhua (Department of Computer Science and Engineering, Shaoxing University, Shaoxing, China) ,  Xu Mengda (College of Information, Mechanical and Electrical Engineering, Shanghai Normal University, Shanghai, China) ,  Wang Xin (Department of Electrical and Computer Engineering, The State University of New York at Stony Brook, NY, USA) ,  Shen Shigen (Department of Computer Science and Engineering, Shaoxing University, Shaoxing, China) ,  Li Minglu (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 74025-74038  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 悪意のあるWebページの効果的検出は,インターネット上のWebセキュリティを確実にすることにおいて,最重要な役割を果たす。しかしながら,現在の方法の検出結果は乏しく,それらの効率は低く,したがって,悪意のあるWebページの分類の精度を改善することができる効率的な検出方式を設計することは重要で挑戦的である。この挑戦を克服するために,Markov検出ツリー方式を提案して,自動的に悪意のあるWebページを同定し分類する。そこでは,統一資源ロケータのリンク関係,情報利得比,およびMarkov決定プロセス,ならびにディシジョンツリーを用いて,悪意のあるWebページを同時に分析する。悪意のあるWebページのための検出精度を増加させるために,欠落値を満たす2つの方法を提示して,Webページのヌル属性値を処理した。異なる方法を情報利得比,分類精度,および検出効率に関して適用するとき,著者らのアルゴリズムの性能を比較した。著者らの実験結果は,提案した方法が悪性Webページ検出の分類における精度と効率を改善できることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Web【情報システム】 ,  ディシジョンツリー ,  *集中化 ,  インターネット ,  セキュリティ ,  *Webページ ,  アルゴリズム ,  検出効率
準シソーラス用語： 分類精度 ,  検出精度 ,  情報利得 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  プラットフォーム ,  Webページ ,  同定 ,  集中化