学習データを自動生成する侵入検知システムの評価
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概要
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近年,既知の攻撃パターンファイル(シグネチャ)に基づくIntrusion Detection System(IDS)が広く利用されるようになってきたが,未知攻撃や亜種攻撃を検知できない課題がある.そこで,未知攻撃や亜種攻撃を検知するための機械学習アルゴリズムに基づくIDSが注目を集めている.しかし,実環境において学習データを作成することが困難なこと,ならびに試験環境で作成する学習データでは実環境の攻撃に対応しきれないことが問題となっている.筆者らは,シグネチャに基づくIDSの出力から学習データを自動生成し,これを学習することにより亜種の攻撃を検知できるIDSを提案している.本稿では,1999 DARPA IDS Evaluation Dataの試験データを用いた検知率に関する詳細な評価を行うとともに,より実際の環境に近い状態を想定して,脆弱性スキャナによるトラヒックおよび実ネットワークのトラヒックを用いて評価を行う.検知対象としてHTTPにおける攻撃に注目しており,すべてのデータにおいて亜種攻撃を的確に検知できることを確認する.
- 2004-07-13
著者
-
三宅 優
KDDI研究所
-
山田 明
株式会社KDDI研究所
-
竹森 敬祐
(株)KDDI研究所
-
田中 俊昭
株式会社 Kddi研究所
-
田中 俊昭
(株)KDDI研究所
-
三宅 優
(株)KDDI研究所
-
山田 明
(株)KDDI研究所
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