トラヒックの時系列データを考慮したAdaBoostに基づくマルウェア感染検知手法
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概要
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本論文では,トラヒックの時系列データを考慮したAdaBoostに基づくマルウェア感染検知手法を提案する.近年,マルウェアによる被害が多く報告されており,それらの対策として感染検知は不可欠である.そこでマルウェア感染時の通信トラヒックと正常時の通信トラヒックを段階的に識別することで感染の検知を行うシステムを検討する.感染検知をするにあたってトラヒックデータから特徴量を抽出し,それらに対して識別器を用いた判定を行う.本研究では,実用性も考慮して識別アルゴリズムにAdaBoostを用い,AdaBoostの特徴をふまえた時系列データの感染検知手法について検討した.本論文では,研究用データセットCCCDATASetの攻撃通信データを用いた実験結果を報告し,提案手法の有効性を示す.
- 2012-09-15
著者
-
市野 将嗣
早稲田大学理工学術院
-
小松 尚久
早稲田大学理工学術院
-
小松 尚久
早稲田大 理工学術院
-
畑田 充弘
NTTコミュニケーションズ(株)
-
畑田 充弘
早稲田大学理工学部電子・情報通信学科
-
小松 尚久
早稲田大学
-
小松 尚久
早稲田大学大学院理工学術院
-
小松 尚久
早稲田大 理工学部 コンピューター・ネットワーク工学科
-
市野 将嗣
電気通信大学大学院情報理工学研究科
-
市野 将嗣
電気通信大学
-
市田 達也
早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科情報理工学専攻
-
畑田 充弘
東京都港区芝浦
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