サイバーセキュリティにおける非構造化データストリームのオンライン学習と攻撃検知

摘要

コンピュータやネットワーク，携帯電話，各種センサなど電子機器の普及に伴い，日々膨大な通信データやセンサデータが生成·蓄積されるようになった.いわゆる「ビッグデータ」である.ビッグデータはテキスト，画像，動画，音声，各種センサ情報など，さまざまな情報の集合体であり，その多くは完全な構造定義をもたない半構造化データか，データが構造化されていない非構造化データである.また，ビッグデータは，われわれが物理世界やサイバー世界で活動した結果生まれるものであるため，時々刻々と生成され，際限なく増え続けるデータストリームとしての性質をもつ.本稿では，このようなストリーム状に発生する半構造化データまたは非構造化データを「非構造化データストリーム」とよび，このようなデータに機械学習の手法を適用して，有効な情報を抽出•利用する手法について，筆者の経験をもとに述ベたいと考えている.