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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-21 14:55 プライバシーに配慮した悪性通信検出手法のNII-SOCSベンチマークデータを用いた検討 ○小川剛史（名大）・長谷川皓一（NII）・山口由紀子・嶋田 創（名大）  ICSS2023-81 |
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| 抄録 | （和） | 通信ログからの悪意のある通信の検出は利用者のネットワーク上での全活動を監視する関係上、プライバシー侵害になる恐れがある。一方で、社会をより良くするためのビッグデータ活用の面から匿名化したデータの利用については、個人情報保護法の改正など、活用が許可される方向に進んでいる。 我々はこれまでの研究で検知精度と個人特定の回避の両立を目指した部分秘匿手法についての提案と検討を行った。過去の評価では、公開されている良性/悪性通信のデータセットに対して、個人の特定を回避するためプライバシーへの影響が大きいと考える特徴量に対して情報量を残した匿名加工を行った上で、無害/悪性通信の識別器の作成と評価を行った。ハニーポットで収集した通信をもとにした過去の評価で用いた通信データセットは異なり、本研究では、より実社会の通信に近い NII-SOCS ベンチマークデータセットを用いて作成した識別器の性能評価と各特徴量の性能への影響度調査を行った。また、学習時及び識別時で異なるデータセットを用いて作成した識別器の性能評価を行った。 |
| （英） | Detection of malicious communications from communication logs may pose a risk of privacy infringement as it requires monitoring all activities on users' networks. However, the utilization of anonymized data for the purpose of utilizing big data to improve society is moving towards permission with amendments to the Personal Information Protection Law. Our prior work proposes partially anonymized methods aimed to balance detection accuracy and avoidance of individual identification. In prior evaluation, we performed anonymization that preserves information for privacy-sensitive features to publicly available communication dataset and evaluated benign/malicious traffic classifiers that is created under anonymization. The prior communication dataset is derived from honeypot. However, in this study, we evaluated the performance of classifiers created with NII-SOCS benchmark dataset that reflects much more real-world communication characteristics and evaluated an impact of each feature on performance. Furthermore, we evaluated performance of classifiers using different datasets during training and classification. |
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| キーワード | （和） | 悪性通信検知 / 通信ログ / プライバシー / 匿名化 / / / / |
| （英） | Malicious Traffic Detection / Traffic Logs / Privacy / Anonymization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 448, ICSS2023-81, pp. 87-92, 2024年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2023-81 | |
| 発行日 | 2024-03-14 (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 | ICSS2023-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2024-03-21 - 2024-03-22 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学(OIST) OISTカンファレンスセンター |
| 開催地（英） | OIST |
| 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 | 2024-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | プライバシーに配慮した悪性通信検出手法のNII-SOCSベンチマークデータを用いた検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Examination of Privacy-Aware Malicious Activity Detection Methods Using NII-SOCS Benchmark Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 悪性通信検知 / Malicious Traffic Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 通信ログ / Traffic Logs |
| キーワード(3)（和/英） | プライバシー / Privacy |
| キーワード(4)（和/英） | 匿名化 / Anonymization |
| 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） | 小川 剛史 / Takeshi Ogawa / オガワ タケシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 皓一 / Hirokazu Hasegawa / ハセガワ ヒロカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 由紀子 / Yukiko Yamaguchi / ヤマグチ ユキコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 嶋田 創 / Hajime Shimada / シマダ ハジメ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-21 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2023-81 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.448 |
| ページ範囲 | pp.87-92 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-14 (ICSS) |
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