| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-04 11:45
プロトコル特性に基づく探索空間の分割と階層型DDoS攻撃検知分類フレームワーク ○須藤颯天・双紙正和(広島市大) ICSS2025-125 |
| 抄録 |
(和) |
機械学習を用いたDDoS攻撃検知および分類において,既存研究の多くは学習アルゴリズムの改善や特徴量選定に注力しているが,計算効率の面で根本的な課題を抱えている.本研究ではこの課題を解決するため,複数のモデルを組み合わせた階層型DDoS検知分類フレームワークを提案する.CICIDS2017およびCICDDoS2019を用いた評価の結果,提案手法は高い検知精度と推論効率を両立させ,その有効性を実証した. |
| (英) |
Most existing studies on machine learning-based DDoS detection and classification focus on improving learning algorithms or feature selection, often overlooking fundamental issues regarding computational efficiency. To address this challenge, this paper proposes a hierarchical DDoS detection and classification framework that combines multiple models. Experimental results using the CICIDS2017 and CICDDoS2019 datasets demonstrate that the proposed method achieves both high detection accuracy and inference efficiency, proving its effectiveness. |
| キーワード |
(和) |
DDoS攻撃検知 / 機械学習 / 分類モデル / / / / / |
| (英) |
DDoS Attacks Detection / Machine Learning / Classification Model / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 381, ICSS2025-125, pp. 294-300, 2026年3月. |
| 資料番号 |
ICSS2025-125 |
| 発行日 |
2026-02-24 (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) |
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