2022 年度研究成果報告書

機械学習を用いた悪性ドメイン名検知システムのホワイトボックス化に関する研究

研究課題

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研究課題/領域番号	20K11800
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関	早稲田大学
研究代表者	内田真人早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20419617)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	悪性ドメイン名検知 / 判断根拠説明
研究成果の概要	本研究では、機械学習を用いた悪性ドメイン名検知システムのホワイトボックス化を目指し、それに必要となる要素について検討した。まず、ドメイン名を含むインターネット資源に関わる悪性活動の実態について調査した。次に、検知された悪性活動の解釈性を向上させるための可視化手法を提案した。その上で、本研究の主要な目標である識別モデル、説明モデル、及び人間の専門知識を統合させる手法について検討した。また、研究目的を達成する上で欠かすことのできない識別モデルや説明モデルの信頼性についても検討した。
自由記述の分野	機械学習の理論と応用
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究では、機械学習を用いた悪性ドメイン名検知システムのホワイトボックス化を実現する上で必要となる要素について検討した。これにより、検知結果の解釈性や信頼性が向上し、セキュリティアナリストがより正確かつ効果的なリスク分析やインシデント対応を行うための支援が可能になる。また、透明性の高いセキュリティ対策の実現や信頼性の高いシステムの構築にも貢献することが期待される。これらの成果は、悪性ドメイン名検知システムの透明性の向上や信頼できるセキュリティ対策の実現に寄与し、学術的・社会的な意義を持つものといえる。