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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-22 12:10 機械学習を用いた悪性URLクエリ検知に対するラベル反転攻撃の攻撃耐性評価 ○松波 旭（名大）・長谷川皓一（NII）・山口由紀子・嶋田 創（名大）  ICSS2023-90 |
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| 抄録 | （和） | 近年では，ウェブアプリケーション利用の増加に伴い，関連したサイバー攻撃も増加している．ウェブアプリケーションを狙った攻撃に特化した防御を実現する方法として，ウェブアプリケーションファイアウォール(以下，WAFとする)の利用があげられる．最近では，機械学習を用いたWAFの研究が行われ，その能力に期待されている．機械学習を悪性検知で用いる場合，新規脅威への対応という点で利点があるが，中毒攻撃の脅威が問題視されている．そこで本研究では，WAF の悪性 URL クエリ検知機能に着目し，中毒攻撃のうち可用性攻撃の脆弱性について調査した．実験内容としては，自然言語処理を応用した悪性URLクエリ検知モデルを作成し，可用性攻撃に対する攻撃耐性を評価した．具体的には，学習データセットの一部にラベル反転攻撃を実施し，モデルの学習を行った際の，検知結果やリコールを測定した．測定の結果，中毒率の増加に伴い悪性検知率が低下することから，可用性攻撃の脅威を確認できた． |
| （英） | In recent years, there have been a large increase of cyber attacks with increasing use of web applications. A method to protect web applications against cyber attacks, we often use Web Application Firewall (WAF). Recent many studies have focused on Machine Learning based WAFs, and many person have expected for its performance. Machine Learning based WAF has advantages in terms of response to new vulnerabilities, but it causes poisoning attack threat that is comes from Machine Learning. This paper focuses on the malicious URL query detection function of WAF and investigated threat of poisoning attack on WAF. In an investigation, we created a malicious URL query detection model based on natural language processing model and evaluated its performance under poisoning attack. We performed a label reversal attack on a portion of the training data set and evaluated the detection and recall accuracies. Results show that the malicious URL query detection rate decreased as an increase of poisoning rate. Consequently, our results provide an evidence for threat of availability attack in poisoning attack. | |
| キーワード | （和） | 悪性URLクエリ検知 / 中毒攻撃 / 機械学習型WAF / AIセキュリティ / BERT / / / |
| （英） | Malicious URL Query Detection / Poisoning Attack / Machine Learning Based WAF / AI Security / BERT / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 448, ICSS2023-90, pp. 153-159, 2024年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2023-90 | |
| 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 | ICSS2023-90 |
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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） | 機械学習を用いた悪性URLクエリ検知に対するラベル反転攻撃の攻撃耐性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of the Label-Flipping Poisoning Attack on Machine-Learning Based Malicious URL Query Detection. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 悪性URLクエリ検知 / Malicious URL Query Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 中毒攻撃 / Poisoning Attack |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習型WAF / Machine Learning Based WAF |
| キーワード(4)（和/英） | AIセキュリティ / AI Security |
| キーワード(5)（和/英） | BERT / BERT |
| 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） | 松波 旭 / Akira Matsunami / マツナミ アキラ |
| 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 | 2024-03-22 12:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2023-90 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.448 |
| ページ範囲 | pp.153-159 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2024-03-14 (ICSS) |
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