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However, studies have shown that deep learn- ing algorithms can be vulnerable to adversarial samples: inputs that are intentionally crafted to cause the model to make wrong decisions. In this paper, we investigate an evasion attack that aims to bypass DNN- based DDoS intrusion detection system. the work presented is two folds: (1) we implement a deep learn- ing approach for intrusion detection system using Deep Neural Network(DNN); and (2) we perform an evasion attack against the built DNN for NIDS using two well known adversarial sample methods Fast Gradient Sign Method (FGSM), and Deepfool. The experimental results on CICIDS2017 benchmark dataset show that both model evasion attacks can successfully decrease the accuracy of the NIDS, i.e., can influence the DDoS detector to misclassify the attack traffic as benign. 脆弱性の概念実証コードに対する網羅的な攻撃パケット生成を用いた侵入検知システムのシグネチャ自動生成 Automatic Signature Generation for Intrusion Detection Systems by Generating Packets Exhaustively from Proof of Concept Code of Vulnerabilities ◎小林 雅季(京都大学), 鐘本 楊(NTT社会情報研究所), 小谷 大祐(京都大学), 岡部寿男(京都大学) ハニーポットで観測される絨毯爆撃型DRDoS攻撃の分析 Analyzing Carpet Bombing DRDoS Attacks Observed by Honeypot ◎毛 清昕(横浜国立大学大学院環境情報学府 吉岡研究室), 牧田 大佑(横浜国立大学大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院), 吉岡 克成(横浜国立大学大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院), 松本 勉(横浜国立大学大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院) DRDoS (Distributed Reflection Denial of Service)攻撃は近年大きな脅威となっており，これを観測するためにリフレクタの視点で攻撃を観測する囮システムであるDRDoSハニーポットが提案されている．近年，単一のIPアドレスではなく広いアドレスレンジに対して攻撃を行う絨毯爆撃型のDRDoSが報告されている．我々が運用するDRDoSハニーポットでは，宛先IPアドレスごとに攻撃イベントを定義しており，絨毯爆撃型DRDoS攻撃は多数の攻撃イベントとして検知されるため，実質的な攻撃件数の把握が困難になっている．そこで，本研究では，DRDoSハニーポットにより同時刻に観測される攻撃のうち，宛先アドレスが一定範囲に含まれる攻撃イベントを集約し，同一の攻撃イベントと捉えることで，攻撃の実態を把握することを試みた．分析の結果，従来の攻撃イベントの定義では急激に攻撃件数が増加している期間において上記の集約アルゴリズムにより，件数が大幅に削減されることを確認した．これらの期間では，特定のアドレス帯に対して行われた絨毯爆撃型DRDoS攻撃が多数のイベントとして過剰にカウントされていたと推測できる．, モノポリー風 無料ゲーム. 標的型マルウェアの通信先情報に基づくC&Cサーバ監視による攻撃誘引 Luring Cyber Attacks by Monitoring C&C Servers Based on Targeted Malware Destination Information ◎細見勇介(立命館大学), 津田侑(情報通信研究機構), 鄭俊俊(立命館大学), 毛利公一(立命館大学) 情報指向ネットワークにおける分散コンテンツ配送による安全性と効率の改善 Improving Security and Efficiency through Distributed Content Delivery in Information-Centric Networking ◎佐久田 尚(東京理科大学), 岩村 惠市(東京理科大学) 近年人々が求めるアプリケーションや環境は常に変化し，データ量やネットワーク接続されるデバイス数も益々爆発的に増加することが予想されている．そのため従来のInternet Protocol（IP）通信よりも高速で効果的，かつ省エネルギーな新しい通信プロトコルの提案が欠かせない．そこで情報指向ネットワーク(ICN)というものが提案されている． 情報指向ネットワークにおける各ルータはContent Store(CS)と呼ばれるキャッシング機構を持っている．ユーザはコンテンツを保持しているサーバ以外にも，コンテンツをCSに保存しているルータからコンテンツを取得することができ，取得時間の短縮を図ることができる． このCSに対する攻撃としてキャッシュ汚染攻撃というものがあり，問題になっている．そこで本論文ではこのコンテンツを細かく分割し，それらをネットワーク上のCSに分散させることによりキャッシュ汚染攻撃の影響を低減するシステムを提案する．また，コンテンツをCSに細かく分散させることにより，従来では十分に活用できていなかったCSの容量を最大限に活用し，効率的なコンテンツ配送を実現する． 教師なし学習を用いた低レートDoS攻撃検知手法の設計と実装 A Design and Implementation of Low-Rate DoS Attack Detection Method Using Unsupervised Learning ◎榧場 叶耀(東北大学大学院情報科学研究科), ギリエ ルイス(東北大学電気通信研究所), 和泉 諭(仙台高等専門学校), 阿部 亨(東北大学サイバーサイエンスセンター/大学院情報科学研究科), 菅沼 拓夫(東北大学サイバーサイエンスセンター/大学院情報科学研究科) ドキュメント化されていないヘッダを活用した機械学習によるマルウェア分類 Malware Classification by Machine Learning Using Undocumented Header 〇小久保 博崇(富士通株式会社), 大山 恵弘(筑波大学)
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