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J-GLOBAL ID：201902224575404386   整理番号：19A1786647

畳込みニューラルネットワークに基づくネットワークセキュリティ指標の計算【JST・京大機械翻訳】

Calculation of Network Security Index Based on Convolution Neural Networks

著者 (6件)： Yang Hang (School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Jia Yan (School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Han Wei-Hong (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Nie Yuan-Ping (Beijing Institute of System Engineering, Beijing, China) ,  Li Shu-Dong (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Zhao Xiao-Juan (School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11634  ページ： 530-540  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークセキュリティインデックスシステムは,ネットワークセキュリティ状態評価(NSSA)のための重要な手段である。インデックス選択,システム構築,および数値計算を通して,ネットワーク管理者がネットワークに関するマクロ展望を得るのを助ける。しかしながら,指標システムに基づく従来の状況評価法は,常に,手動介入,高偏差,および限られた適用範囲に関する過剰な信頼性のようないくつかの欠陥を有していた。既存の研究結果を要約することに基づいて,本論文は,畳込みニューラルネットワーク(CNN)の適応性,効果的特徴抽出および複雑性減少の利点を結合した。インデックスシステムの特性に適した畳込みカーネルを構築することにより,潜在的相関特徴を抽出した。プール技術を用いて,モデルスケールを迅速に縮小し,主な特徴を強調した。多重隠れ層の深いネットワーク構造を利用することによって,著者らはCNNsに基づくネットワークセキュリティインデックスを計算する方法を実行した。最後に,この方法の実現可能性と有効性を実験と比較により検証した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  有効性 ,  信頼性 ,  ネットワーク構造 ,  多重化 ,  *ネットワーク ,  *畳込み ,  数値計算 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  複雑性 ,  ネットワーク管理者 ,  システム構築 ,  *ネットワークセキュリティ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ネットワークセキュリティ ,  索引システム ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  特徴抽出

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ネットワークセキュリティ ,  指標 ,  計算