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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-08 13:30 TF-IDEと変分オートエンコーダーに基づく悪意のあるドメイン名の検出：量子サポートベクターマシンによる分類 ○孫 昱偉（東大）・Ng S. T. Chong（国連大）・落合秀也（東大）  KBSE2019-26 SC2019-23 |
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| 抄録 | （和） | ネットワークテクノロジーの発展により、ドメインネームシステム(DNS)の使用が一般的になって いる。ただし、ゾンビネットワークを使用する事などによってネットワーク内の攻撃も急増している。ドメイン名 はサーバーとの重要な接続を持っているため、攻撃の検出及びブロックにおける重要な役割と見なされる。ドメイ ン名の特性を表現するのは難しく、更に、異常なドメイン名が常に変化していると思われる。本研究では、ドメイ ン名の特徴ベクトルを用語頻度と逆文書頻度(TF-IDF)で表す。次に、特徴情報の圧縮を行う為に、エンコーダー とデコーダーで構成される変分オートエンコーダー(VAE)を用いる。このように、元々は 62 項目で構成されてい る特徴ベクトルを 4 つの値で構成されるものに変換できる。この後、これらのドメイン名の特徴ベクトルを分類す るために 2 量子ビットのシステムが実装された量子強化サポートベクターマシン(QSVM)を用いる。また、利用 しているデータセットを 9:1 のレートでトレーニングセットと検証セットに分割する。最終的に、0.92 のテスト精 度を達成した. |
| （英） | With the development of network technology, the use of domain name system (DNS) becomes common. However, the attacks on the internet like using a zombie network, are also surging. The domain names have an important connection with the server and thus considered as a key role in detecting and blocking the attacks. A research interest is how to distinguish the abnormal domain names when the characteristics of the domain name are difficult to represent and the abnormal domain names are changing all the time. In this research, we represent the features of domain names with the term frequency and inverse document frequency (TF-IDF) in feature vectors. Then we adopt a variational autoencoder (VAE) consisting of the encoder and decoder in order to compress the feature information. We convert the feature vectors to ones each of which consists of four values to represent domain names. At last, we use a quantum-enhanced support vector machine (QSVM) with a three-qubit system implemented to classify these domain names. We divide the dataset into a training set and a validation set. After training, we evaluate our scheme using 10-fold validation, and attain a test accuracy of 0.92. | |
| キーワード | （和） | DNS / セキュリティ / 変分オートエンコーダー / サポートベクターマシン / 量子コンピューティング / / / |
| （英） | DNS / cybersecurity / variational autoencoder / support vector machine / quantum computing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 275, SC2019-23, pp. 19-23, 2019年11月. | |
| 資料番号 | SC2019-23 | |
| 発行日 | 2019-11-01 (KBSE, SC) | |
| 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 | KBSE2019-26 SC2019-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE SC |
| 開催期間 | 2019-11-08 - 2019-11-09 |
| 開催地（和） | 信州大学 |
| 開催地（英） | Shinshu University |
| テーマ（和） | 「ソフトウェア／サービスとAI」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2019-11-KBSE-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | TF-IDEと変分オートエンコーダーに基づく悪意のあるドメイン名の検出：量子サポートベクターマシンによる分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Malicious Domain Names Detection Based on TF-IDE and Variational Autoencoder: Classification with Quantum-enhanced Support Vector Machine |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DNS / DNS |
| キーワード(2)（和/英） | セキュリティ / cybersecurity |
| キーワード(3)（和/英） | 変分オートエンコーダー / variational autoencoder |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクターマシン / support vector machine |
| キーワード(5)（和/英） | 量子コンピューティング / quantum computing |
| 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） | Ng S. T. Chong / Ng S. T. Chong / Ng S. T. Chong |
| 第2著者 所属（和/英） | 国連大学 (略称： 国連大) United Nations University (略称： UNU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 落合 秀也 / Hideya Ochiai / オチアイ ヒデヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-08 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | KBSE2019-26, SC2019-23 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.274(KBSE), no.275(SC) |
| ページ範囲 | pp.19-23 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-11-01 (KBSE, SC) |
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