Project/Area Number |
23K21670
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60070:Information security-related
|
Research Institution | Kobe University |
Principal Investigator |
小澤 誠一 神戸大学, 数理・データサイエンスセンター, 教授 (70214129)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 克成 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 教授 (60415841)
白石 善明 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (70351567)
班 涛 国立研究開発法人情報通信研究機構, サイバーセキュリティ研究所, 主任研究員 (80462878)
|
Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
|
Keywords | サイバーセキュリティ / 機械学習 / ドメイン知識 / 攻撃生成過程 / 攻撃検知 |
Outline of Research at the Start |
本研究では,サイバー攻撃の基盤となるボットネットのドメインや踏み台IPアドレス,マルウェア活動の情報など,断片的に得られる不完全な情報に専門家によるドメイン知識を導入してセマンティックギャップを解消し,実データから機械学習により攻撃生成過程を推定する手法を確立する.具体的には,悪性サイトのURLやウェブコンテンツ,JavaScriptなどの生成過程,ポートスキャン脆弱性探索を行うマルウェア生成過程,DRDoS攻撃の生成過程をモデル化し,AI検知エンジンの高度化や貴重なセキュリティ情報の収集が可能となることをブラウザセンサやダークネット,ハニーポットなどの観測機構で得られた攻撃データで検証する.
|