情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

近年、セキュリティ技術の一つである侵入検知システム(IDS)に機械学習を用いる手法が研究されている。機械学習を用いた手法では、汎用性を高めることができるが、誤検知が発生してしまう問題点もある。また、全ての種類の誤検知のリスクが等しいわけではない。例えば誤検知の中でも、攻撃の通信を正常な通信と判定してしまう、いわゆる見逃しは比較的リスクが高いと考えられる。本研究では、各誤検知にコストを割り当て、全体的なコストをより削減することを目的として、機械学習を用いたIDSの改良手法を提案する。