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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-15 10:40 LightGBMベースNIDSにおける中毒攻撃に悪用されやすい悪性通信クラスタの分析 ○ヤズジュ勇志也（名大）・長谷川皓一（NII）・山口由紀子・嶋田 創（名大）  ISEC2026-60 SITE2026-56 BioX2026-83 HWS2026-56 ICSS2026-75 EMM2026-67 |
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| 抄録 | （和） | 近年，機械学習を用いたネットワーク型侵入検知システム（NIDS）は，未知の攻撃通信を検知する手法と して広く研究されている．一方で，学習データに意図的なデータを混入させる中毒攻撃により，識別器の性能が低下 する可能性がある．本研究では，LightGBM ベース NIDS を対象に，悪性通信クラスタごとの中毒攻撃の影響と敏感 さを分析する．具体的には，Kyoto 2016 Dataset の悪性通信を HDBSCAN によりクラスタリングし，各クラスタを標 的として中毒データを生成する．中毒データは，良性通信データの一部特徴量を標的クラスタに属する悪性通信デー タの特徴量に置換することで作成する．実験では，中毒攻撃前後の全体識別精度および標的クラスタ識別精度を比較 し，中毒攻撃により誤識別されやすい悪性通信クラスタと，攻撃効果に寄与する特徴量を分析する． |
| （英） | In recent years, machine-learning-based network intrusion detection systems (NIDSs) have been widely studied as a means of detecting unknown malicious traffic. However, those classifiers may suffer performance degradation due to poisoning attacks, if intentionally crafted data are injected into the training set. In this study, we analyze an impact and a sensitivity of poisoning attacks on a LightGBM-based NIDS at the level of malicious traffic clusters. In this research, we firstly clustered malicious traffic in the Kyoto 2016 Dataset using HDBSCAN then we generated poisoning data for individual clusters as target candidates. The poisoning data are created by replacing selected features of benign traffic with feature values taken from malicious traffic belonging to the target cluster. In the experiments, we compare a overall classification accuracy and a target-cluster classification accuracy before and after poisoning. Through this comparison, we analyze which malicious traffic clusters are more likely to be misclassified by poisoning attacks and which feature replacements contribute to the attack effect. |
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| キーワード | （和） | NIDS / LightGBM / 中毒攻撃 / クラスタリング / / / / |
| （英） | NIDS / Poisoning Attack / LightGBM / Clustering / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 111, ICSS2026-75, pp. 330-337, 2026年7月. | |
| 資料番号 | ICSS2026-75 | |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) | |
| 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 | ISEC2026-60 SITE2026-56 BioX2026-83 HWS2026-56 ICSS2026-75 EMM2026-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX HWS ISEC SITE ICSS EMM IPSJ-CSEC IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2026-07-13 - 2026-07-15 |
| 開催地（和） | 札幌コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Sapporo Convention Center |
| テーマ（和） | セキュリティ、一般 （セキュリティサマーサミット2026） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2026-07-BioX-HWS-ISEC-SITE-ICSS-EMM-CSEC-SPT-SEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LightGBMベースNIDSにおける中毒攻撃に悪用されやすい悪性通信クラスタの分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of Malicious Traffic Clusters Susceptible to Poisoning Attacks against LightGBM-based NIDS |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | NIDS / NIDS |
| キーワード(2)（和/英） | LightGBM / Poisoning Attack |
| キーワード(3)（和/英） | 中毒攻撃 / LightGBM |
| キーワード(4)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| 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） | ヤズジュ 勇志也 / Yusha Yazici / ヤズジュ ユウシャ |
| 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 Unicersity (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 | 2026-07-15 10:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ISEC2026-60, SITE2026-56, BioX2026-83, HWS2026-56, ICSS2026-75, EMM2026-67 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.107(ISEC), no.108(SITE), no.109(BioX), no.110(HWS), no.111(ICSS), no.112(EMM) |
| ページ範囲 | pp.330-337 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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