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J-GLOBAL ID：202002266730852872   整理番号：20A0144714

ニューラルネットワークに基づくセキュリティ状況評価法【JST・京大機械翻訳】

A Security Situation Assessment Method Based on Neural Network

著者 (6件)： Tang Xiangyan (School of Computer and Cyberspace Security, Hainan University, Haikou, China) ,  Chen Meizhu (School of Computer and Cyberspace Security, Hainan University, Haikou, China) ,  Cheng Jieren (State Key Laboratory of Marine Resource Utilization in South China Sea, Hainan University, Haikou, China) ,  Cheng Jieren (School of Computer and Cyberspace Security, Hainan University, Haikou, China) ,  Xu Jinying (School of Computer and Cyberspace Security, Hainan University, Haikou, China) ,  Li Hui (School of Computer and Cyberspace Security, Hainan University, Haikou, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11983  ページ： 579-587  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： 大規模データ環境において,分散型サービス(DDoS)の攻撃の規模は急速に拡大し続けている。従来のネットワーク状態評価法はDDoSのセキュリティ状況を効果的に評価できない。深い学習に基づくセキュリティ状態評価方法とニューラルネットワークに基づくセキュリティ状態評価モデルを提案した。このモデルは,ネットワークの包括的な評価を達成するために,様々なネットワークセキュリティ指標を学習するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN),逆伝搬アルゴリズム(BP)およびLong Short-Termメモリニューラルネットワーク(LSTM)を用いた。実験結果は,このモデルがネットワークセキュリティ状態をより容易に,正確に評価することができて,既存の評価方法より正確で柔軟であることを示した。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： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  セキュリティ ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 逆伝搬アルゴリズム ,  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 ,  評価モデル ,  DDoS攻撃 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： サービスの分散拒否 ,  セキュリティ状況評価 ,  深層学習 ,  ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  セキュリティ ,  状況評価