情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

現在インターネットを介したサイバー攻撃を検出する方法の一つとして、侵入検知システムが提案されている。この侵入検知手法の主流であるシグネチャ型検知システムは、事前に定義された異常なパケット等のパターンと、外部からやってくるデータを比較することで異常を検知するが、未知の攻撃や亜種の攻撃を検知することが難しい。近年、未知の攻撃に対しても効果が期待できる、教師なし学習アルゴリズムを用いた侵入検知システムが注目されている。本研究では、多次元の距離構造を元に優れたクラスタリングが可能なSpectral Clusteringを用いてパケットの異常検知を行い、従来研究で用いられている手法と比較検討する。