ニューラルネットによる利用者識別システム構築に関する検討
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概要
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本報告では,現状の不正侵入検知システムの問題点である未知の攻撃に対する脆弱性を補うために,モジュール型ニューラルネット(MNN)を用いた利用者識別システム構築について検討する.すなわち,各モジュールに通常利用時の個人プロファイルを生成する学習法について,ネットワーク上を流れるパケットをキャプチャリングすることで得られるパケットをコマンド毎に分離した上で符号化したものを訓練データとする方法について提案し,その有効性を検証する.符号化方法としては,それぞれのコマンドの持つ属性により決定することで,各コマンドを機能毎の特徴に分類し個人毎のプロファイルの特徴を細分化することができる手法について検討する.そして,実際の作業時のキャプチャデータを個人プロファイルを格納したMNNに提示することによって,普段の行動と異なる状態を検出するシステムを構築する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-13
著者
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