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サイバー脅威ビッグデータの解析によるリアルタイム攻撃検知と予測 — Network Muscle Learning Project
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サイバー脅威ビッグデータの解析によるリアルタイム攻撃検知と予測 — Network Muscle Learning Project
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Headings
| H1 | H2 | H3 | H4 | H5 | H6 |
| 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 |
- [H3] 研究概要
- [H3] 最新情報
- [H3] 研究成果
- [H3] ソフトウェアパケット処理不審サイトを検出「Deep DNS Filter」
- [H3] スケールアウト可能な高速ログ検索エンジン「Hayabusa」の実現
- [H3] フィッシングサイト識別エンジン「Phish Finder」
- [H3] SYNパケットの画像化で悪性ホストをリアルタイムに判定「SynPicture」
- [H3] インシデント対応時における意思決定支援に関する研究
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| ソフトウェアパケット処理不審サイトを検出「Deep DNS Filter」 | Internal | Passing Juice |
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SEO Keywords
Keywords Cloud
個人や組織を狙ったサイバー攻撃がインターネットインフラと利用者への大きな脅威となっている日々新しい攻撃手法が生み出されており防御する側はそれらの攻撃に対処しなくてならないこうした未知や巧妙なサイバー攻撃を検知するためには正常な通信やデータのパターンを予め定義し正常から逸脱したものを検知するアノマリ型の検知手法が有効である特に昨今では深層学習をはじめとする機械学習技術を応用した検知手法が幅広く研究されている ホーム スケールアウト可能な高速ログ検索エンジンhayabusaの実現 本研究ではニューラルネットワーク技術を用いた詐称urlの判定を目指しますウェブサイトに関する特殊な知識を利用せず機械的に変換したurl文字列を用いてphishtankに登録されている詐称サイトと通常アクセスによる安全なurlに対して提案手法を適用したところ94の正確性で二者を分類できることがわかりました muscle network project 研究成果 learning サイバー脅威ビッグデータの解析によるリアルタイム攻撃検知と予測
Keywords Consistency
| Keyword | Content | Title | Keywords | Description | Headings |
|---|---|---|---|---|---|
| project | 3 |  |
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| サイバー脅威ビッグデータの解析によるリアルタイム攻撃検知と予測 | 2 | |
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| muscle | 2 | |
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| learning | 2 | |
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| network | 2 | |
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Usability
Url
Domain : nml.ai
Length : 6
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