機械学習によるネットワーク侵入検知システム
概要
ネットワークを経由したサーバへの不正侵入攻撃は年々増加しています． そのような攻撃を検知・遮断するための仕組みとして，ネットワーク型侵入検知システムが広く使われています． ところが多くのシステムはパターンファイルによって攻撃を検知するため，新しい種類の攻撃には対応できません． この問題を解決するため，機械学習を利用した侵入検知システムの研究が進んでいます． 本研究室では，機械学習を利用した侵入検知システムを実現するための分散処理フレームワークMLNIDSを提案しました． このフレームワークの実用性について，検知率や処理性能，長期運用の安定性など，様々な観点から検証・改善していきます．
キーワード
IDS/IPS，セキュリティ，ネットワーク，分散処理，機械学習
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