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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-02 15:25 出現文字を用いた機械学習によるDNSトンネル検出の研究 ○朝倉哲也・辰己丈夫（放送大）  ISEC2019-84 SITE2019-78 LOIS2019-43 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，DNSトンネルの検出手法として，正常なドメイン名の文字列を機械学習（教師なし学習）し，異常なDNSクエリ文字列を検出することを試みた． 実験ではPython3，scikit-learnの機械学習アルゴリズム（One-Class SVM）を用いて，学習用と評価用のプログラムを作成して確認を行った． 確認では，学習件数を増やしていった際の，それぞれの機械学習モデルについて，各評価値の変化を比較した． また，機械学習モデルの学習や評価に掛かる時間を測定した． 以上の実験内容と結果について考察した． 我々の研究では，学習件数を増加して確認した機械学習モデルについて，全体の正解率0.977，適合率0.999，再現率0.958，F1値0.978で，ほぼ一定であることを確認した． |
| （英） | In this study, as a detection technique of DNS tunnel, it was tried to detect abnormal DNS query string by machine learning (unsupervised learning) character string of normal domain name. Using machine learning algorithm (One-Class SVM) of Python 3 and scikit-learn, we made a program for learning and evaluation, and confirmed it. In the confirmation, the change of each evaluation value was compared on each machine learning model in increasing the learning number. And, the time for learning and evaluation of the machine learning model was measured. We discussed the experiment contents and results. In our study, we confirmed that the machine learning model, which was confirmed by increasing the number of learning, has almost constant accuracy 0.977, precision 0.999, recall 0.958, and f1 score 0.978. |
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| キーワード | （和） | DNSトンネル / DNSトンネリング / 機械学習 / 教師なし学習 / One-Class SVM / ドメイン名 / / |
| （英） | DNS Tunnel / DNS Tunneling / Machine learning / Unsupervised learning / One-Class SVM / Domain Name / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 257, ISEC2019-84, pp. 141-148, 2019年11月. | |
| 資料番号 | ISEC2019-84 | |
| 発行日 | 2019-10-25 (ISEC, SITE, 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 | ISEC2019-84 SITE2019-78 LOIS2019-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ISEC SITE LOIS |
| 開催期間 | 2019-11-01 - 2019-11-02 |
| 開催地（和） | 大阪大学 吹田キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Univ. |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，ライフログ活用技術，ライフインテリジェンス，オフィス情報システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ISEC |
| 会議コード | 2019-11-ISEC-SITE-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 出現文字を用いた機械学習によるDNSトンネル検出の研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research on DNS tunnel detection by machine learning using appearance characters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DNSトンネル / DNS Tunnel |
| キーワード(2)（和/英） | DNSトンネリング / DNS Tunneling |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised learning |
| キーワード(5)（和/英） | One-Class SVM / One-Class SVM |
| キーワード(6)（和/英） | ドメイン名 / Domain Name |
| 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） | 朝倉 哲也 / Tetsuya Asakura / アサクラ テツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 放送大学 (略称： 放送大) The Open University of Japan (略称： OUJ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 辰己 丈夫 / Takeo Tatsumi / タツミ タケオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 放送大学 (略称： 放送大) The Open University of Japan (略称： OUJ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-02 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ISEC |
| 資料番号 | ISEC2019-84, SITE2019-78, LOIS2019-43 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.257(ISEC), no.258(SITE), no.259(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.141-148 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2019-10-25 (ISEC, SITE, LOIS) |
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