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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-05 13:30 深層学習に基づくLAN内活動の検出システム ○孫 昱偉・落合秀也・江崎 浩（東大）  NS2018-269 |
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| 抄録 | （和） | 近年、ディープラーニングはビッグデータから特徴を自ら学習できるため、多くの分野で注目されてい る。これまでの機械学習の手法と比較して、ディープラーニングはこれらの分野での知識の表現力を大幅に改善し た。 一方、情報通信のこの時代において、ネットワークのセキュリティの課題はますます対応しにくくなってきて いる。 例えば、ネットワーク内の異常の検出が出来ても、発生した事象及び問題の元の検出は難しいと思われる。 ネットワーク内のトラヒックデータは未だにその中に隠された高次元又は具体的な情報を知ることの可能なほど透 明ではなく、実際に大きなリスクが存在している。本研究では、ネットワーク内のトラヒックデータから作成した 特徴マップを元にディープラーニングの CNN(Convocational Neural Network)を用いて各事象を分類する手法を提 案する。本稿では、特に LAN 内のトラヒックデータの特徴表現の手法及び CNN モデルのネットワークセキュリテ ィ課題への適用性に注目して議論する。本研究は、LAN 内の活動を常に監視し、LAN 内部をターゲットにした攻 撃、マルウェア侵入の検出のディープラーニングの手法を提案する。 |
| （英） | In recent years, because Deep Learning algorithm can automatically learn the features from the training set, it has received extensive attention in many fields. Compared to the machine learning algorithms so far, it has greatly improved the expressiveness in these fields. On the other hand, in this era of Information communication, the task of security in the network has become more and more difficult to deal with. However, events occurring in the network are still not transparent enough to know the high-level information hidden in the big data of network transportation, which actually contains a great deal of risk. In this research, we propose a method to classify events using deep learning, CNN (Convocational Neural Network) based on feature maps created from traffic data in the network. In this paper, we focus on the feature expression of the traffic data in LAN and the applicability of deep learning to network security task. In this research, we propose a method, constantly monitoring activities in the LAN, and detecting malware intrusions, malicious intrusions that target devices in the LAN, using an approach of deep learning. | |
| キーワード | （和） | ディープラーニング / セキュリティ / LAN / / / / / |
| （英） | deep learning / security / LAN / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 465, NS2018-269, pp. 443-448, 2019年3月. | |
| 資料番号 | NS2018-269 | |
| 発行日 | 2019-02-25 (NS) | |
| ISSN | 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 | NS2018-269 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2019-03-04 - 2019-03-05 |
| 開催地（和） | 沖縄コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okinawa Convention Center |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2019-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習に基づくLAN内活動の検出システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analytics for LAN Traffic Data using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | セキュリティ / security |
| キーワード(3)（和/英） | LAN / LAN |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 孫 昱偉 / Yuwei Sun / ソン イクイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 落合 秀也 / Hideya Ochiai / オチアイ ヒデヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江崎 浩 / Hiroshi Esaki / エサキ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-05 13:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2018-269 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.465 |
| ページ範囲 | pp.443-448 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-25 (NS) |
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