機械学習によるネットワーク型IDSのfalse positive削減手法の提案
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概要
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近年,セキュリティ侵害の増加に伴い,常にネットワークを通過するパケットを監視できるネットワークIDSへの関心が高まってきている。しかしネットワークIDSは誤検知,特に実際には攻撃でない事象を誤って攻撃と認識するfalse positiveが多発することが知られている,本稿では機械学習によってfalse positiveのパターンを学習することでIDSのログに含まれるfalse positiveを検出する手法を提案した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-05-15
著者
-
岡田 謙一
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
重野 寛
慶應義塾大学理工学部
-
岡田 謙一
慶應義塾大学
-
川口 信隆
慶應義塾大学理工学部
-
宮地 玲奈
慶應義塾大学理工学部
-
重野 寛
慶應義塾大学
-
宮地 玲奈
慶應大学大学院理工学研究科
-
小宅 宏明
慶應大学大学院理工学研究科
-
小宅 宏明
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
川口 信隆
慶應義塾大学大学院理工学研究科
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