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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-15 09:30 CNNで抽出した特徴量に基づくVAEによるネットワークの異常検出 ○東畑和希（阪府大）・青木茂樹・宮本貴朗（阪公立大）  IT2022-111 ISEC2022-90 WBS2022-108 RCC2022-108 |
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| 抄録 | （和） | 侵入検知システム(IDS)の一つであるアノマリ型IDSは未知の攻撃を検出できる一方，検出精度向上の課題が存在している．精度向上のため，深層学習を利用した手法が注目されている．本稿では，CNN(Convolutional Neural Network)とVAE(Variational Autoencoder)を組み合わせた高精度なアノマリ型IDSを提案する．まず，トラフィックデータを画像形式で表現する．生成した画像にはテクスチャの様な特徴が見られるためCNNの中間層からテクスチャ特徴量を抽出する．次に，VAEによりネットワークの異常を検出する．実験では，CICIDS2017とBOSのデータセットにより有効性を確認した． |
| （英） | Anomaly-based IDS, one of the intrusion detection systems (IDS), can detect unknown anomalies, but there is a problem of improving detection accuracy. In order to improve accuracy, methods using deep learning have been attracting attention. General deep learning methods require labeled data. However, it is difficult to obtain a wide variety of anomalies in the field of network security. Thus, we focus on Variational AutoEncoder (VAE), which is capable of unsupervised learning among deep learning methods. On the other hand, deep learning technology has made remarkable progress in the field of image processing, and methods using Convolurional Neural Network (CNN) have shown very high accuracy. Especially, features extracted from the middle layer of a pre-trained CNN on a large image dataset are applied to various tasks and there are researches that use such features for IDS. In this paper, we propose a method for highly accurate anomaly-based IDS that combines VAE and features extracted from a pre-trained CNN on a large image dataset. In our experiments, we confirmed the effectiveness of our method using CICIDS2017, BOS datasets, and traffic data acquired in a real environment. | |
| キーワード | （和） | CNN / VAE / ネットワーク異常検知 / / / / / |
| （英） | CNN / VAE / Anomaly Detection of Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 428, ISEC2022-90, pp. 269-276, 2023年3月. | |
| 資料番号 | ISEC2022-90 | |
| 発行日 | 2023-03-07 (IT, ISEC, WBS, RCC) | |
| 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 | IT2022-111 ISEC2022-90 WBS2022-108 RCC2022-108 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC ISEC IT WBS |
| 開催期間 | 2023-03-14 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 山口大学常盤キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | RCC・ISEC・IT・WBS合同研究会 |
| 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 | 2023-03-RCC-ISEC-IT-WBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNで抽出した特徴量に基づくVAEによるネットワークの異常検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Networks anomaly detection by VAE based on features extracted by CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | VAE / VAE |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワーク異常検知 / Anomaly Detection of Network |
| 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） | 東畑 和希 / Higashihata Kazuki / ヒガシハタ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Prefecture University (略称： Osaka Prefecture Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 茂樹 / Aoki Shigeki / アオキ シゲキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮本 貴朗 / Miyamoto Takao / ミヤモト タカオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-15 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ISEC |
| 資料番号 | IT2022-111, ISEC2022-90, WBS2022-108, RCC2022-108 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.427(IT), no.428(ISEC), no.429(WBS), no.430(RCC) |
| ページ範囲 | pp.269-276 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2023-03-07 (IT, ISEC, WBS, RCC) |
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