著者

大庭 隼人 宋 中錫 高倉 弘喜 岡部 寿男

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. IA, インターネットアーキテクチャ (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.465, pp.31-36, 2007-01-11

---

ネットワーク不正侵入検知システム(IDS)は誤検出が多く、ログが膨大になることが知られている。そのため、管理者の負荷を軽減すべく種々のデータマイニング手法や可視化手法が提案されている。現状ではそのテストデータにはKDDCup'99のデータが広く利用されているが、データが作成時期が古く現在のIDSログデータとは異なる点が多い。本研究では、京都大学に設置されたIDSのログデータを用い、両データの違いを明確化すると共に学習に基づく可視化手法を提案する。