| 研究課題/領域番号 |
23740094
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
数学一般(含確率論・統計数学)
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| 研究機関 | サイバー大学 |
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研究代表者 |
松田 健 サイバー大学, 総合情報学部, 講師 (40591178)
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| 研究協力者 |
園田 道夫 サイバー大学, 総合情報学部, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ベイズ学習 / 実特異点 / 汎化誤差 / Web アプリケーション攻撃 / 自動検出 / 確率モデル / 特異点解析 / 情報セキュリティ / 情報数理 |
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| 研究概要 |
本研究は,ベイズ学習理論を情報セキュリティの分野へ応用するために,ある実代数的集合の特異点解析をすることで汎化誤差の理論値に関して考察し,Webアプリケーションの脆弱性を狙った攻撃の特徴を抽出して攻撃を自動検出するための確率モデルの開発手法について検討するものである.ベイズ学習理論を用いてWebアプリケーション攻撃を検出することの有用性を理論と実験の両面の側面から示した.
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