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J-GLOBAL ID：202102285553227905   整理番号：21A0843658

機械学習を用いたWebアプリケーション攻撃検知手法の提案

Proposal of Web application attack detection method using machine learning

著者 (5件)： 清水大貴 (福井大) ,  小高知宏 (福井大) ,  黒岩丈介 (福井大) ,  諏訪いずみ (福井大) ,  白井治彦 (福井大)
資料名： 福井大学大学院工学研究科研究報告(Web)  (福井大学工学研究科研究報告(Web))
巻： 68  号： 3月  ページ： 51-57 (WEB ONLY)  発行年： 2020年03月 
JST資料番号： U1730A  ISSN： 2433-815X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,HTTP要求シーケンスにおける侵入を検出するための2つの効果的な特徴抽出法を提案した。機械学習を用いて各提案方法の分類精度を比較した。Webアプリケーション上の攻撃は,正常と異常を識別するのが困難であり,機械的検出は容易ではない。従って,様々なWebアプリケーションへの攻撃は,通常の特性とは異なる特別なシンボルに密接に関連しているという事実に焦点を当てた。特殊シンボルの発生数によって特徴づけられた方法を用いた分類の結果として,精度率は約95%であった。また,F値とAUCはそれぞれ約94%である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *応用プログラム ,  Web【情報システム】 ,  *サイバー攻撃 ,  コンピュータセキュリティ ,  特徴抽出 ,  プロトコル ,  HTML ,  *機械学習 ,  SQL【ソフトウェア】
準シソーラス用語： HTTP ,  *Webアプリケーション ,  改ざん検知 ,  分類精度

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  Webアプリケーション ,  攻撃 ,  手法 ,  提案