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J-GLOBAL ID：201902233267354021   整理番号：19A2049010

受動DNSトラヒック解析に基づく不均衡な悪意領域検出法【JST・京大機械翻訳】

An Imbalanced Malicious Domains Detection Method Based on Passive DNS Traffic Analysis

著者 (6件)： Liu Zhenyan (Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology, School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Zeng Yifei (Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology, School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Zhang Pengfei (Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology, School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Xue Jingfeng (Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology, School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Zhang Ji (Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology, School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Liu Jiangtao (Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology, School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の悪意のあるドメイン検出技術は多くの実世界応用において大きな成功を示しているが,不均衡なデータからの学習の問題はこの日にはほとんど関与していない。しかし,実際のDNSトラフィックは本質的に不均衡である。従って,不平衡データに対して指向された悪意のあるドメイン検出モデルを構築する方法は,研究の価値がある非常に重要な問題である。本論文は,受動的DNSトラフィック解析に基づく新規不均衡領域検出法を提案した。それは,クラス間不均衡問題だけでなく,クラス内不均衡問題を効果的に扱うことができた。実験は,この提案方法が既存のアルゴリズムと比較して好ましい性能を有することを示した。Copyright 2018 Zhenyan Liu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  *非平衡状態 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： データ保護  (JD01020V) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• M. Antonakakis, R. Perdisci, D. Dagon et al., "Building a dynamic reputation system for DNS," Usenix Security Symposium, pp. 273-290, 2010.
• L. Bilge, S. Sen, D. Balzarotti, E. Kirda, C. Kruegel, "EXPOSURE: a passive DNS analysis service to detect and report malicious domains," ACM Transactions on Information and System Security, vol. 16, no. 4, pp. 14, 2014.
• N. Nikolaou, Cost-Sensitive Boosting: A Unified Approach, The University of Manchester, 2016.
• S. Wang, X. Yao, "Relationships between diversity of classification ensembles and single-class performance measures," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 25, no. 1, pp. 206-219, 2013.
• S. Maldonado, R. Weber, F. Famili, "Feature selection for high-dimensional class-imbalanced data sets using support vector machines," Information Sciences, vol. 286, pp. 228-246, 2014.

タイトルに関連する用語 (3件)： DNS ,  トラヒック解析 ,  検出法