機械学習×セキュリティ
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crash.academy AI・機械学習セミナーでの講演スライドです。(一部内容を加筆・省略しています)
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機械学習×セキュリティ
- 2. 自己紹介 法政大学 理工学部 知的情報処理研究室 4年 さくらインターネット アルバイト クリエーションライン アルバイト Cpaw 代表 ICTトラブルシューティングコンテスト 運営
- 5. セキュリティの現状
- 6. セキュリティとは 情報やシステムをサイバー攻撃の脅威から守る システムなどのこと 物理的な攻撃に対するセキュリティから ネットワークセキュリティ、迷惑メールの フィルタまで様々なジャンルが存在
- 11. 機械学習×セキュリティ
- 13. スパムメール検知 概要 正常なメールか、スパムメールかを判定 内容 メールの文面を自然言語処理の技術などを用いて 文書分類を行う 技術例 ナイーブベイズなど言語処理アルゴリズムが有効
- 17. TF-IDF 文書中の単語に関する重みの一種 TF 出現頻度 単語AのTF値は、Aの出現回数/単語の総数 IDF 逆文書頻度(文書頻度はDF) 文書の総数をD、Aが出現した文書数をdとすると 単語AのIDF値は、D/dの対数 TF-IDF TF・IDF
- 18. WAF[動作例] WAF 正常 攻撃 ・正規表現の自動生成＋パターンマッチング ・言語処理＋確率的手法で判定 GET /success.txt Host: firefox.com User-Agent: hogehoge Accept: */*
- 25. IDSの研究について
- 30. spectralクラスタリング データの距離構造を元にクラスタリングする手法 K-means clusteringと比べて、データの分布に 依存せずに効率的にクラスタリングが可能 30 K-means clustering spectral clustering
- 33. affinity matrixとは 例： 33 𝑥1 1 0.3 0.0003 0.1 0.3 1 0.007 0.3 0.0003 0.007 1 0.1 0.1 0.3 0.1 1 𝑥2 , 𝑥3の類似度 𝑥1, 𝑥2, 𝑥3, 𝑥4 = {1,2,5,3 𝑥2 𝑥3 𝑥4 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑥4
- 36. Graph Laplacianとは 4 5 2 3 1 隣接行列W 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎
- 37. Graph Laplacianとは 隣接行列W次数行列D 𝟐 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟑 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟑 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎
- 38. Graph Laplacianとは 隣接行列W次数行列D 𝟐 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟑 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟑 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎 − ＝ − ＝ Graph laplacian L