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J-GLOBAL ID：201902267219918093   整理番号：19A1098922

Encoder-Decoderモデルを用いたセキュリティレポートに出現する用語の説明文の生成

著者 (9件)： 乾智裕 (神戸大 大学院工学研究科) ,  永井達也 (神戸大 大学院工学研究科) ,  中川舜太 (神戸大 工) ,  古本啓祐 (情報通信研究機構) ,  瀧田愼 (神戸大 大学院工学研究科) ,  白石善明 (神戸大 大学院工学研究科) ,  毛利公美 (岐阜大 工) ,  高野泰洋 (神戸大 大学院工学研究科) ,  森井昌克 (神戸大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 486(ICSS2018 68-92)(Web)  ページ： 101-104 (WEB ONLY)  発行年： 2019年02月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 攻撃を未然に防ぐ対策や被害に備えた対応計画を整える準備のための脅威情報の収集元としてセキュリティベンダが発行するセキュリティレポートがある.知らない用語がレポートに現れると内容の理解の妨げとなる.本研究ではセキュリティレポートから生成した抽出型要約文と,そこからさらに抽出した用語を用いてニューラルネットワークの一種であるPointer-Generator Networkの学習済みモデルを転移学習し,キーワードからその説明文を出力する手法を提案する.少量のデータで転移学習をすることで有効に学習ができていることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 符号器 ,  復号器 ,  モデリング ,  *コンピュータセキュリティ ,  行為 ,  ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  *報告 ,  情報抽出 ,  サイバー攻撃 ,  エンコーダ・デコーダモデル
準シソーラス用語： エンコーダ ,  デコーダ ,  転移学習 ,  要約 ,  説明文

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (15件)：

• Rada Mihalcea and Paul Tarau, “TextRank; Bringing order into texts,” Proceedings of EMNLP, pp.404-411, 2004.
• J. Jagadeesh, P. Pingali, and V. Varma, “Sentence extraction based single document summarization,” International Institute of Information Technology, Hyderabad, India, vol.5, 2005.
• M. Gulcin Ozsoy, F. Alpaslan, and I. Cicekli, “Text summarization using Latent Semantic Analysis,′′ J. Information Science, vol.37, pp.405-417, 2011.
• A. See, P.J. Liu, and C.D. Manning, “Get to The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks,” Proceedings of 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp.1073-1083, 2017.
• S. Brin and L. Page, “The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine,” Computer networks and ISDN systems, vol.30, no.1-7, pp.107-117, 1998.

タイトルに関連する用語 (4件)： セキュリティ ,  レポート ,  用語 ,  説明文