内藤科学技術振興財団 研究助成に採択

研究申請「機械学習に基づくネットワーク型侵入検知システム向け分散処理フレームワークの実用性評価」が，内藤科学技術振興財団 研究助成に採択されました．

インターネットを通じたサイバー攻撃の脅威からサーバやネットワークを守るために，ネットワーク型侵入検知システム（NIDS）が用いられます． しかし，従来多く用いられてきたシグネチャ型のNIDSは，未知の攻撃に対する検知率が悪いという欠点がありました． この問題に対して，機械学習技術をNIDSに活用することで未知の攻撃も検知できるように，NIDSを改良するという試みが多く行われています． これらの技術を実環境に導入する際には，処理能力や長期間の運用における安定性なども考慮が必要ですが，これらの観点の評価はほとんど行われていません． 本研究課題では，機械学習に基づく機械学習に基づくネットワーク型侵入検知システムの実用性を様々な側面から評価することで，この問題の解決を目指します．