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J-GLOBAL ID：202202286433418325   整理番号：22A0397914

IBM Watsonを用いたWebベース攻撃のための侵入検知システム【JST・京大機械翻訳】

An Intrusion Detection System for Web-Based Attacks Using IBM Watson

著者 (6件)： Conde Camillo da Silva Ricardo (Instituto Federal de Educacao, Ciencia e Tecnologia de Sao Paulo) ,  Oliveira Camargo Marcos Paulo (UNESP - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho) ,  Sanches Quessada Matheus (UNESP - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho) ,  Claiton Lopes Anderson (UNESP - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho) ,  Diassala Monteiro Ernesto Jacinto (UNESP - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho) ,  Pontara da Costa Kelton Augusto (UNESP - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho)
資料名： IEEE Latin America Transactions  (IEEE Latin America Transactions)
巻： 20  号： 2  ページ： 191-197  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2450A  ISSN： 1548-0992  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットとWebアプリケーションは,サイバー攻撃の数の増加とともに,着実に成長している。これらの攻撃は,正常または異常(攻撃要求)を考慮した要求を通して行われる。したがって,侵入攻撃は分類問題とみなすことができる。機械学習アルゴリズムは,Webシステムのセキュリティを高めるために,これらの要求を分類するためのモデルを訓練する方法として使われる。本研究における訓練と試験を実施するために用いたデータは,CSIC 2010データセットから来る。J48,Naive Bayes,1R,ランダムフォレストおよびIBM Watson LGBMアルゴリズムを試験した。使用したメトリックスは,t-レート,精度,再現およびf測度であった。結果は,Watsonツール(LGBM)によって使用されたアルゴリズムが,文献における他のアルゴリズムと比較して,すべての計量で最も良いものであることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  測度 ,  *Web【情報システム】 ,  インターネット ,  学習アルゴリズム ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： Webアプリケーション ,  メトリックス ,  ランダムフォレスト ,  *侵入検知システム ,  システムセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： IBM ,  Web ,  攻撃 ,  侵入検知システム