| 言語種別 | 日本語 |
|---|---|
| 発行・発表の年月 | 2021/12/15 |
| 形態種別 | 学術研究論文 |
| 査読 | 査読あり |
| 標題 | 機械学習を用いたNIDSにおける未知の攻撃検知手法の提案 |
| 執筆形態 | 共著 |
| 掲載誌名 | 情報処理学会論文誌 |
| 掲載区分 | 国内 |
| 出版社・発行元 | 情報処理学会 |
| 巻・号・頁 | 62(12),1915-1925 |
| 総ページ数 | 11 |
| 担当区分 | 最終著者 |
| 著者・共著者 | 本丸 真人, 寺田 真敏 |
| 概要 | ネットワークでの攻撃検知は既知の攻撃だけではなく未知の攻撃を検知することも必要である．本論文では，特徴量抽出処理にオートエンコーダ，学習および予測処理に深層強化学習を適用することを特徴とするNIDSにおける未知の攻撃を検知し分別する手法について提案する．評価にはデータセットとしてNSL-KDDを使用し，オートエンコーダとしてDAE，深層強化学習としてDDQNを使用した．提案手法を用いて分別した後，全体のマイクロ平均の正解率，攻撃カテゴリごとの適合率，再現率などを用いて評価を行い，既存手法と比較した．提案手法は既存手法と比較して，マイクロ平均の正解率が高く全体として予測性能が高いという結果が得られた． |