機械学習を用いたネットワーク異常検知モデルの検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IIS25064

グループ名：【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日：2025/9/18

タイトル(英語)：Network using machine learning Consideration of anomaly detection models

著者名：甲斐 蒼眼(沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語)： Kai Souma(National Institute of Technology, Okinawa College),Chikatoshi Yamada(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード：機械学習,仮想ネットワーク,Machine Learning,virtual network

要約(日本語)：本研究では，仮想ネットワーク環境を構築し，内部で発生するネットワークトラフィックやログを収集・分析することで，正常通信と異常通信の特徴を明らかにすることを目的とする．仮想環境を用いることで攻撃トラフィックの生成やネットワーク構成・帯域制御を柔軟に行え，現実的かつ再現性の高い実験データを取得できる．収集したログを機械学習モデルに学習させ，未知の攻撃を含む異常通信の検出精度向上を目指す

要約(英語)：This study aims to clarify the characteristics of normal and abnormal communications by constructing a virtual network environment and collecting and analyzing network traffic and logs generated within it. Using a virtual environment allows for flexible generation of attack traffic and network configuration and bandwidth control, enabling the acquisition of realistic and reproducible experimental data. The collected logs will be used to train machine learning models with the aim of improving the accuracy of detecting abnormal communications, including unknown attacks.

本誌：2025年9月21日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ：1-3p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,128Kバイト