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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-03-08 14:50 トラヒックデータを対象としたN-gram確率密度を用いたマルウェア感染検知手法に関する一検討 ○川元研治（早大）・市野将嗣・大月優輔（電通大）・畑田充弘（NTT）・吉浦 裕（電通大）・甲藤二郎（早大）  LOIS2012-102 |
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| 抄録 | （和） | 近年，マルウェアによる被害が増加しており，対策が必要となっている． 本研究では，マルウェアによる感染の有無を判定することで感染拡大を防ぐことを目標としている． 本稿では， 正常時のトラヒックデータとマルウェアに感染した後のトラヒックデータの特徴量毎の時間的な変化の違いに着目し， その時間的な変化をN-gramとしてまとめて扱うことで識別を行う手法を提案する． トラヒックデータの識別方法としては， 正常時のトラヒックデータのN-gramと感染した後のトラヒックデータのN-gramの確率密度の大小で識別を行った． 確率密度の算出のために最近傍密度推定法を用いた． マルウェアに感染した後のトラヒックデータとしてはCCCDATAset2010, 2011 を用い，正常なトラヒックデータとしては，あるPCで発生させたアプリケーショントラヒックを用いた． |
| （英） | The threat of malware is increasing. Malware detection has thus become important for the safety of the Internet usage. In this paper, our goal is to classify Internet traffic into normal or anomalous class correctly to prevent malware from spreading through the Internet. To stop malware, we are focusing on the time series changes between normal and malware traffic. We propose a malware detection method by using N-gram to handle time series changes. Classification of Internet traffic into normal or anomoalous class is done by using posterior probability calculated by nearest neighbor density estimation. We use CCCDATAset2010,2011 as malware traffic, and application traffic captured dby a PC as normal traffic. |
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| キーワード | （和） | マルウェア感染検知 / パターン認識 / N-gram / 最近傍密度推定法 / / / / |
| （英） | malware detection / pattern recognition / N-gram / nearest neighbor density estimation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 466, LOIS2012-102, pp. 191-196, 2013年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2012-102 | |
| 発行日 | 2013-02-28 (LOIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2012-102 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2013-03-07 - 2013-03-08 |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2013-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トラヒックデータを対象としたN-gram確率密度を用いたマルウェア感染検知手法に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Malware Traffic Detection by Using N-gram Probability Density |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルウェア感染検知 / malware detection |
| キーワード(2)（和/英） | パターン認識 / pattern recognition |
| キーワード(3)（和/英） | N-gram / N-gram |
| キーワード(4)（和/英） | 最近傍密度推定法 / nearest neighbor density estimation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川元 研治 / Kenji Kawamoto / カワモト ケンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学術院 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市野 将嗣 / Masatsugu Ichino / イチノ マサツグ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： Univ. of Electro-Comm.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大月 優輔 / Yusuke Otsuki / オオツキ ユウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： Univ. of Electro-Comm.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 畑田 充弘 / Mitsuhiro Hatada / ハタダ ミツヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社 (略称： NTT) NTT Communications Corporation (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉浦 裕 / Hiroshi Yoshiura / ヨシウラ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： Univ. of Electro-Comm.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ |
| 第6著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学術院 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-03-08 14:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2012-102 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.466 |
| ページ範囲 | pp.191-196 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-02-28 (LOIS) |
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