| 研究課題/領域番号 |
24500173
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
小澤 誠一 神戸大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70214129)
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| 研究分担者 |
安藤 類央 情報通信研究機構, ネットワークセキュリティ研究所, 主任研究員 (30446596)
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| 連携研究者 |
北園 淳 神戸大学, 大学院工学研究科, 助教 (00733677)
班 涛 情報通信研究機構, ネットワークセキュリティ研究所, 主任研究員 (80462878)
中里 純二 情報通信研究機構, ネットワークセキュリティ研究所, 研究員 (60435782)
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| 研究協力者 |
島村 隼平
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | サイバーセキュリティ / 機械学習 / オンライン学習 / 悪性スパムメール検知 / ダークネット解析 / DDoSバックスキャッタ判定 / マルウェア感染モニタリング / テキスト解析 / 悪性スパムメール攻撃 / ビッグデータ / 識別器 / マルウェア検知 / ダークネットトラフィック解析 / スパムメール悪性度判定 / インターネットセキュリティ / パターン認識 / 特徴選択 / パケット解析 / 行動推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，マルウェア感染を誘導する悪性スパム攻撃からネットユーザを守り，マルウェアなどによる悪意ある活動を広域的に観測するため，機械学習を導入した３つの学習型システムを開発した．一つは悪性度の高いスパムメールを自動収集し，クローラ型ウェブ解析システムによる自動ラベリングとオンライン学習可能な悪性スパム検知システムである．二つ目は，未使用IP群であるダークネットへのパケットを収集し，そのトラフィック特徴をクラスタリングすることで，サブネットのマルウェア感染状況を広域監視するシステムである．最後は，ダークネットトラフィックの特徴からDDoS攻撃のバックスキャッタを判定する広域監視システムである．
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