IDPSシグネチャ分類への機械学習適用

川口　英俊; 中谷　裕一

あらまし

IDPSシグネチャ分類への機械学習適用

川口　英俊中谷　裕一

Vol.105 No.10pp.1215-1221

発行日:2022/10/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:小特集　機械学習を活用したネットワーク監視・予測・制御技術の最新動向

専門分野:

キーワード:
機械学習, IDS, IPS, シグネチャ, SVM,

本文:PDF(591.5KB)>>

あらまし:
ネットワーク運用の現場では，ログの振り分けや機器設定などの業務を，機械学習の適用により効率化することが期待される．これらの多種多様な業務に広く適用可能な，汎用的な機械学習技術はいまだ確立されておらず，現状は地道に個別事例について検証を行っていく必要がある．本稿ではその一つとして，IDPS（Intrusion Detection and Prevention System）のシグネチャを，重要度で分類する機械学習の適用研究について紹介する．具体的には，シグネチャの特徴量設計やその分析，またIf/Thenルールでラベル付けを行ったデータを機械学習に用いた場合の結果を共有する．

あらまし

ログイン

メニュー