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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-01 10:25 機械学習を用いた脆弱性評価システムの構築 ○渡辺 龍・松中隆志・窪田 歩（KDDI総合研究所）・浦川順平（KDDIデジタルセキュリティ/KDDI総合研究所）  ICSS2020-29 |
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| 抄録 | （和） | 近年，ソフトウェア脆弱性をついたサイバー攻撃が増加しており，ウイルスやマルウェアへの感染，ランサムウェアによる脅迫，システムへの侵入，情報窃盗などの被害が深刻化している．報告される脆弱性の件数は増加する一方で，企業においてセキュリティ対応にかけられるコストはあまり増加していない．専門の部署を持たず，システム担当者が掛け持ちで対応するケースや，あったとしても規模が小さいケースが少なくない．こうした現状を考慮し，著者らは，セキュリティに対するリソースの少ない組織に向けた，脆弱性対応の支援システムの研究に取り組んできた．本稿では，構築を進める脆弱性評価システムの概要と機械学習を用いた脆弱性評価手法について報告する． |
| （英） | Recently, the cyberattacks aimed at software vulnerabilities are more popular and powerful. Therefore, various incidents caused by infection of the computer viruses or malwares, threats by ransomwares, invasion to computer systems, and information thefts become serious problem. In addition, the number of vulnerabilities is increased. On the other hand, total cost for security measure on enterprises is not increased. Such enterprises usually do not have dedicated sections for security issues. In order to cope with this situation, we have considered a support system for vulnerability treatment on small and medium sized enterprises. In this paper, we report the vulnerability evaluation system with machine learning method. | |
| キーワード | （和） | 脆弱性対応 / セキュリティリスク / 機械学習 / / / / / |
| （英） | vulnerability response / security risk / machine learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 384, ICSS2020-29, pp. 19-24, 2021年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2020-29 | |
| 発行日 | 2021-02-22 (ICSS) | |
| 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 | ICSS2020-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2021-03-01 - 2021-03-02 |
| 開催地（和） | オンライン開催（ハイブリッド開催から変更） |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | セキュリティ、トラスト、一般 |
| テーマ（英） | Security, Trust, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2021-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた脆弱性評価システムの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Construction of Vulnerability Evaluation System with Machine Learning Methods |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脆弱性対応 / vulnerability response |
| キーワード(2)（和/英） | セキュリティリスク / security risk |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 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） | 渡辺 龍 / Ryu Watanabe / ワタナベ リュウ |
| 第1著者 所属（和/英） | KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDIR) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松中 隆志 / Takashi Matsunaka / マツナカ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDIR) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 窪田 歩 / Ayumu Kubota / クボタ アユム |
| 第3著者 所属（和/英） | KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDIR) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浦川 順平 / Junpei Urakawa / ウラカワ ジュンペイ |
| 第4著者 所属（和/英） | KDDIデジタルセキュリティ/KDDI総合研究所 (略称： KDDIデジタルセキュリティ/KDDI総合研究所) KDDI Digital Security/KDDI Research, Inc. (略称： KDS/KDDIR) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-01 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2020-29 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.384 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-22 (ICSS) |
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