機械学習によるネットワークIDSログデータの解析および可視化(インターネット応用及び一般)
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概要
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ネットワーク不正侵入検知システム(IDS)は誤検出が多く、ログが膨大になることが知られている。そのため、管理者の負荷を軽減すべく種々のデータマイニング手法や可視化手法が提案されている。現状ではそのテストデータにはKDDCup'99のデータが広く利用されているが、データが作成時期が古く現在のIDSログデータとは異なる点が多い。本研究では、京都大学に設置されたIDSのログデータを用い、両データの違いを明確化すると共に学習に基づく可視化手法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-11
著者
-
岡部 寿男
京都大学学術情報メディアセンター
-
高倉 弘喜
京都大学
-
宋 中錫
京都大学大学院情報学研究科
-
高倉 弘喜
京都大学学術情報メディアセンター
-
宋 中錫
京都大学大学院情報学研究科:(現)(独)情報通信研究機構情報通信セキュリティ研究センター
-
岡部 寿男
京都大学
-
大庭 隼人
京都大学大学院情報学研究科
-
高倉 弘喜
名古屋大学情報連携統括本部
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