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J-GLOBAL ID：202202279454280344   整理番号：22A0419442

階層的な機械学習を用いたDoHトラフィック解析における悪意のあるDNSトンネルツールの識別

Recognition of Malicious DNS Tunnel Tools by DoH Traffic Analysis Using Multi-stage Machine Learning Technology

著者 (6件)： 三橋力麻 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  三橋力麻 (北大) ,  JIN Yong (東京工大) ,  飯田勝吉 (北大) ,  品川高廣 (東大) ,  高井昌彰 (北大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 300(IA2021 28-52)  ページ： 85-92 (WEB ONLY)  発行年： 2021年12月09日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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： DNS over HTTPS(DoH)プロトコルは,プライバシー保護や改ざん防止などが期待できる一方で,マルウェアや悪意のあるDNSトンネルツールによって生成されたトラフィックの検知が困難になる問題がある.本研究では機械学習技術を用いた階層的な分類方法により,Webアクセスなど一般的なHTTPSトラフィックからのDoHトラフィックの分別に加え,DoHトラフィックを生成した悪意のあるDNSトンネルツールを識別するシステムを提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： 番地指定方式 ,  *インターネット ,  プロトコル ,  検出 ,  通信信号 ,  *機械学習 ,  分類 ,  *マルウェア ,  情報 ,  特徴量 ,  ハイパーテキスト保護機能付き転送方式
準シソーラス用語： DNS【インターネット】 ,  HTTPS ,  マルウェア検出 ,  トラヒック【通信】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (35件)：

• P. Hoffman and P. McManus, “DNS Queries over HTTPS (DoH),” RFC 8484, Oct. 2018.
• “Cloudflare tunnel (cloudflared)”. https://developers.cloudflare.com/cloudflare-one/connections/connect-apps.
• “DNS-over-HTTPS”. https://github.com/m13253/dns-overhttps.
• “DNS Over HTTPS Proxy”. https://github.com/facebookarchive/doh-proxy.
• “DNSCrypt”. https://github.com/DNSCrypt.

タイトルに関連する用語 (7件)： 階層 ,  機械学習 ,  トラフィック解析 ,  DNS ,  トンネル ,  ツール ,  識別