文献

J-GLOBAL ID：202102226773612529   整理番号：21A2869414

データマイニング技術によるウェブクローラ検出のための特徴評価【JST・京大機械翻訳】

Feature evaluation for web crawler detection with data mining techniques

著者 (3件)： Stevanovic Dusan (Department of Computer Science and Engineering, York University, 4700 Keele St., Toronto, Ontario, Canada M3J 1P3) ,  An Aijun (Department of Computer Science and Engineering, York University, 4700 Keele St., Toronto, Ontario, Canada M3J 1P3) ,  Vlajic Natalija (Department of Computer Science and Engineering, York University, 4700 Keele St., Toronto, Ontario, Canada M3J 1P3)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 10  ページ： 8707-8717  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散型サービスサービス(DDoS)は,今日,インターネットセキュリティに対する最も損傷する攻撃の1つである。最近,悪意のあるウェブクローラを用いて,WWWを横断するWebサイトで自動DDoS攻撃を実行した。本研究では,静的Webサーバアクセスログに対する7つの良く確立されたデータマイニング分類アルゴリズムの適用の影響を,次のように調べた。(1)自動Webクローラーまたは人間訪問者のいずれかに属するユーザセッションを分類し,(2)自動Webクローラセッションのどれが,「mal行動を示し,DDoS攻撃における潜在的参加者であるかを識別すること。”その結論]を,分類する,という事は,ユーザセッションを,自動Webクローラーまたは人間訪問者に分類すること,および(2)自動Webクローラセッションの何れが,DDoS攻撃における潜在的参加者であるのかを特定することである。分類精度,想起,精度およびF_1スコアに関して分類性能を評価した。本研究で採用した9つのベクトル(即ち,Webセッション)の特徴のうち7つを,Webクローラに属するユーザセッションの分類に関する以前の研究から借り出した。しかし,2つの新しいWebセッション特徴,すなわち,ページ要求深さの連続的逐次要求比と標準偏差を導入した。新しい特徴の有効性を情報利得と利得比計量の観点から評価した。実験結果は,悪意のあるおよびよく行動したWebクローラセッションの同定におけるデータマイニング分類器の精度を改善する新しい特徴の可能性を実証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  標準偏差 ,  利得 ,  有効性 ,  *Web【情報システム】 ,  *データマイニング ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： アクセスログ ,  DDoS攻撃 ,  Webサーバ ,  分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  インターネットセキュリティ ,  情報利得 ,  データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Webクローラ検出 ,  Webサーバアクセスログ ,  データマイニング ,  分類 ,  DDoS ,  WEKA

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： データマイニング技術 ,  評価