機械学習を用いた異常通信の検出法

摘要

近年，インターネットの普及により，各種マルウェア（Malicious Software)の攻撃への対策が大きな課題となっている.ネットワーク上のコンピュータがマルウェアに感染すると，個人情報などの機密情報が知らないうちに流出するなどといった大きなダメージを受ける.現在ネットワーク上のコンピュータをマルウェアの攻撃から守るための多くのシステムが開発されているが，常に新たなマルウェアが開発されるため，すべてのマルウェアに有効な対策を見出すのは困難である.本稿では，マルウェアの攻撃を検知するIntrusion Detection System (IDS)に注目し，機械学習を用いたクラスタリングにより，通常の通信と，攻撃されている際の通信の判別を行い，その精度を上げていく事を検討する.