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講演抄録/キーワード
講演名 2023-01-19 10:25
フローシーケンスによる侵入検知システムのドメイン適応能力の向上
グエン ザ ロック渡部康平長岡技科大IN2022-53
抄録 (和) ネットワーク侵入検知システム (NIDS) は,ネットワークに対する潜在的な脅威を特定するツールである.近年,侵入を効率的に検知するためのソリューションとして,機械学習(ML)アルゴリズムを用いた様々なフローベースのNIDS設計が提案されている.しかし,従来のMLベースの分類器は,ドメイン適応能力が低いため,実世界で広く採用されるには至っていない.本研究では,ネットワークNIDSの領域適応能力を向上させるために,フローのシーケンスを利用する可能性を探ることを目的としている.本提案は,自然言語処理技術と,データをコンテキストに応じてモデル化するのに有効なBERTフレームワークを用いている.初期の実証実験の結果,本アプローチは従来のアプローチと比較して,ドメイン適応能力が向上していることが示された.提案手法は,ロバストなNIDSを構築するための新たな研究手法を提供する. 
(英) This study aims to explore the possibility of using collections of flows to improve classification accuracy of network flow data. The proposal uses machine learning techniques, which is effective for modeling of data. Initial empirical results show that the proposed approach has improved classification accuracy compared to previous approaches. The proposed method provides a new methodology for building classification systems.
キーワード (和) ネットワーク / IDS / BERT / フローベース / 機械学習 / / /  
(英) Network / IDS / BERT / Flow-based / Machine learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 342, IN2022-53, pp. 7-12, 2023年1月.
資料番号 IN2022-53 
発行日 2023-01-12 (IN) 
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 IN2022-53

研究会情報
研究会 IN  
開催期間 2023-01-19 - 2023-01-20 
開催地(和) 愛知県産業労働センター15階 愛知県立大学サテライトキャンパス 
開催地(英) Aichi Industry & Labor Center 
テーマ(和) コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 
テーマ(英) Contents Distribution, Social Networking Services, Data Analytics and Processing Platform, Big data, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2023-01-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) フローシーケンスによる侵入検知システムのドメイン適応能力の向上 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Flow Classification Using Flow Collections and Deep Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ネットワーク / Network  
キーワード(2)(和/英) IDS / IDS  
キーワード(3)(和/英) BERT / BERT  
キーワード(4)(和/英) フローベース / Flow-based  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
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) グエン ザ ロック / Loc Gia Nguyen / グエン ザ ロック
第1著者 所属(和/英) 長岡技術科学大学 (略称: 長岡技科大)
Nagaoka University of Technology (略称: Nagaoka Univ. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡部 康平 / Kohei Watabe / ワタベ コウヘイ
第2著者 所属(和/英) 長岡技術科学大学 (略称: 長岡技科大)
Nagaoka University of Technology (略称: Nagaoka Univ. of Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-01-19 10:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2022-53 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.342 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2023-01-12 (IN) 


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