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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-13 14:40 単語埋め込みとLSTMを用いたパケット単位異常通信分類モデルに関する考察 ○柏原芳克・宮本耕平・飯田昌澄・川中翔太（九大）・韓 燦洙・班 涛・高橋健志（NICT）・竹内純一（九大）  ICSS2022-53 |
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| 抄録 | （和） | 近年，ネットワーク上の不正アクセスを検知するシステムであるネットワーク型侵入検知システム(NIDS；network-based intrusion detection system)には，高度なニューラルネットワークの技術を応用したものが登場している． 本研究では，LSTMが時系列情報の学習に強み置いていることをモチベーションに，通信パケット中の文字列の特徴をうまく学習することで，既存のNIDSモデルよりも高精度で通信を分類することを目標としている．先行研究に基づいた単語埋め込みとLSTMを用いたモデルによって，ヘッダーから情報を一部隠した上で分類した結果，パケットの分類精度が著しく低下することが新たに分かった．それに加えて，ヘッダーにペイロードの情報を付与してパケットを分類した場合，ヘッダーのみの場合と比較して，分類の精度が高くなることも確認できた． |
| （英） | In recent years, network-based intrusion detection systems (NIDS), which are systems for detecting unauthorized access on a network, have appeared that apply advanced neural network techniques. Motivated by LSTM's strength in learning time-series information, this study aims to classify communications with higher accuracy than existing NIDS models by successfully learning the characteristics of strings in communication packets. Based on previous research, we have newly found that the accuracy of packet classification is significantly degraded by a model that uses word embedding and LSTM to hide some of the information from the header. In addition, we also confirmed that classification of packets with payload information in the header is more accurate than the header-only case. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 深層学習 / 情報セキュリティ / ネットワーク侵入検知システム / LSTM / / / |
| （英） | machine learning / deep learning / Information Security / NIDS / LSTM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 422, ICSS2022-53, pp. 31-36, 2023年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2022-53 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (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 | ICSS2022-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-14 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawaken Seinenkaikan |
| 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 | 2023-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 単語埋め込みとLSTMを用いたパケット単位異常通信分類モデルに関する考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Consideration of a Packet Level Anomaly Communication Classification Model Using Word Embedding and LSTM |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 情報セキュリティ / Information Security |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワーク侵入検知システム / NIDS |
| キーワード(5)（和/英） | LSTM / LSTM |
| 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） | 柏原 芳克 / Yoshikatsu Kashiwabara / カシワバラ ヨシカツ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮本 耕平 / Kohei Miyamoto / ミヤモト コウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯田 昌澄 / Iida Masazumi / イイダ マサズミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川中 翔太 / Shota Kawanaka / カワナカ ショウタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 韓 燦洙 / Han Chansu / ハン チャンス |
| 第5著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 班 涛 / Ban Tao / バン タオ |
| 第6著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 健志 / Kenshi Takahashi / タカハシ ケンシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 純一 / Jun'ichi Takeuchi / タケウチ ジュンイチ |
| 第8著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-13 14:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2022-53 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.422 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (ICSS) |
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