抄録
F-005
ニューラルネットワークを用いた通信データの分類手法
永澤大智・武田敦志(東北学院大)
現在は様々な用途にコンピュータが利用されており、これらのコンピュータを安全に運用するためには、高機能な分類器を用いた不正アクセス攻撃の検知が必要であると考えられる。本発表では、不正アクセス攻撃であるR2LおよびU2Rの検知率向上を目的として、これらの分類に適したデータ拡張手法とニューラルネットワークを提案する。ここでは、Deep Learningの技術の一つであるResidual Networkを用いた通信データの分類方法を述べ、KDDCup99のデータセットを用いて提案手法の分類性能を示す。