ベイジアンネットワークを使ったウェブ侵入検知
はじめに 私たちが提供しているSaaS型のWAFサービス、Scutum（スキュータム）では、より高精度な攻撃検知を実現するために、ベイジアンネットワークの技術を利用しています。今回は「ウェブセキュリティ」「不正検知」「異常検知」「攻撃検知」といった観点から、ベイジアンネットワークについて解説します。 ベイジアンネットワークとは？ ウィキペディアによると、ベイジアンネットワークは次のようなものです。 ベイジアンネットワーク（英: Bayesian network）は、因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの1つで、複雑な因果関係の推論を有向グラフ構造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである。 非常に的を射た説明ですが、「わかっている人にはわかるし、わかっていない人にはわからない」という感じもするかもしれません。基本からしっかり理解したいという場合
GIS、WinBugs、R、を使って、ベイズ法によるロジスティック回帰分析から、HSIモデルを作成する方法 - 自然環境保全のための周辺技術
営巣木のデータから、GIS、WinBugs、R、を使ってベイズ法によるロジスティック回帰分析を行い、その結果からHSIモデルを作成してみます。 手順は、以下の通りです。 1. 営巣木データの準備 営巣木の確認位置をGISで落とします。 営巣木が確認されなかった位置をダミーとして、ランダムに広域に落とします。 ランダムなポイントをArcGISで作成するのにHawths Tools を利用します。http://www.spatialecology.com/htools/index.php ランダムサンプリングを、営巣木が確認されなかった位置としてしまってよいかは？ 2. 環境データの準備 営巣木の有無を説明するための環境データを、GISで作成します。 例えば、標高、植生、起伏、相対位置などを、ラスター形式で広域に作成しておきます。 3. 解析データの準備 営巣木と非営巣木の、環境データを取得し
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