機械学習で従来の約0.1％のデータからコンピュータウイルスの侵入検知 東京都市大学

東京都市大学は従来の0.1％程度のサンプルデータでコンピュータウイルスの約82％を検出できるネットワーク侵入検知システムを、機械学習を用いて開発したことを発表した。 東京都市大学は2020年4月8日、従来の0.1％程度のサンプルデータでコンピュータウイルスの約82％を検出できるネットワーク侵入検知システムを、半教師あり機械学習アルゴリズムを用いて開発したことを発表した。同大学情報工学部知能情報工学科 教授の塩本公平氏による研究成果だ。 セキュリティ対策の一つとして知られるウイルス対策ソフトは、ウイルスの特徴をまとめて定義したパターンファイルを基に、侵入を検知する。しかし、既知のウイルスを改変した亜種（または新種）が出現した場合、パターンファイルに定義されていないため、ウイルスの侵入を検知できないという課題があった。 そこで近年、機械学習を使ってパケット通信の特徴を分析し、ウイルスの侵入を検

[misshiki]

“東京都市大学は2020年4月8日、従来の0.1％程度のサンプルデータでコンピュータウイルスの約82％を検出できるネットワーク侵入検知システムを、半教師あり機械学習アルゴリズムを用いて開発したことを発表した”