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| 講演名 | 2025-07-03 09:00 ［ポスター講演］ニューラルネットワークを用いたフェイントShrew攻撃検知の検討 ○今井信吾・木村共孝・程 俊（同志社大）  CQ2025-26 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，フェイントShrew攻撃の検知手法について検討する．Shrew攻撃はTCPプロトコルの再送タイムアウト機構を悪用し，断続的に高レートのパケットを送信することで，少ない通信量で通信品質を著しく劣化させる低レート DoS (Denial of Service) 攻撃である．近年では，協調的に複数端末から攻撃を行う手法や，通常の通信に類似したフェイントトラヒックを挿入することで，検知を困難にする派生型攻撃が報告されている．本稿では，NS-3シミュレーションにより取得したトラヒックの時系列データを用い，ニューラルネットワークによる分類モデルを構築し，フェイントShrew攻撃の検知を行う．実験では，ランダムな時間区間を用いた学習データにより時間依存性を排除したうえで，通常通信と攻撃通信を識別するモデルを学習する．性能評価の結果，提案手法は従来の統計的特徴量による識別と比較して高い識別精度を示し，フェイントShrew攻撃の効果的な検出が可能であることを示す． |
| （英） | This paper investigates a detection method for Feint-based Shrew attacks. A Shrew attack is a type of low-rate Denial of Service (DoS) attack that exploits the retransmission timeout mechanism of the TCP protocol by intermittently sending high-rate bursts of packets, significantly degrading communication quality with relatively low traffic volume. In recent years, more sophisticated derivative attacks have been reported, including coordinated attacks from multiple devices and attacks that incorporate feint traffic resembling normal communication to evade detection. In this study, we construct a neural network-based classification model using time-series traffic data obtained from NS-3 simulations to detect Feint-based Shrew attacks. The training data is generated by extracting random time intervals to eliminate temporal dependencies, allowing the model to learn patterns that distinguish between normal and attack traffic. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves higher detection accuracy compared to traditional statistical feature-based methods, confirming its effectiveness in detecting Feint-based Shrew attacks. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / DoS攻撃 / Shrew攻撃 / NS-3 / / / / |
| （英） | Machine Learning / DoS Attack / Shrew Attack / NS-3 / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 94, CQ2025-26, pp. 53-57, 2025年7月. | |
| 資料番号 | CQ2025-26 | |
| 発行日 | 2025-06-25 (CQ) | |
| 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 | CQ2025-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2025-07-02 - 2025-07-04 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、仮想空間/メタバース、グラフ解析、ゲーム理論、機械学習、インタラクション、ソーシャルメディア、一般 |
| テーマ（英） | network performance, virtual environment/metaverse, graph analysis, game theory, machine learning, interaction, social media, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-07-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いたフェイントShrew攻撃検知の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Feint-based Shrew Attacks Using Neural Networks |
| 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） | DoS攻撃 / DoS Attack |
| キーワード(3)（和/英） | Shrew攻撃 / Shrew Attack |
| キーワード(4)（和/英） | NS-3 / NS-3 |
| 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） | 今井 信吾 / Shingo Imai / イマイ シンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 共孝 / Tomotaka Kimura / キムラ トモタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 程 俊 / Jun Cheng / テイ シュン |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-03 09:00:00 |
| 発表時間 | 75分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-26 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.94 |
| ページ範囲 | pp.53-57 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-06-25 (CQ) |
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