深層フィシング検知におけるPCAとHDBSCANを用いたポイズニング攻撃の対策

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-9

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Countermeasures against Poisoning Attacks using PCA and HDBSCAN in Deep Fishing Detection

著者名: 西浦 幸来（同志社大学）,木村 共孝（同志社大学）,程 俊（同志社大学）

著者名(英語): Nishiura Koko (Doshisha University),Kimura Tomotaka (Doshisha University),Cheng Jun (Doshisha University)

キーワード: フィッシング|深層学習|ポイズニング攻撃ポイズニング攻撃|Phishing|Deep Learning|Poisoning Attack

要約(日本語): フィッシング詐欺の対策として深層学習を用いたフィッシング検知手法が提案され，有効であることが示されている．しかし近年，深層学習の学習データを改ざんすることで意図的に誤検知を誘発するポイズニング攻撃が出現している．その対策として，深層学習の出力層より前の層の値を特徴ベクトルとして用い，この特徴ベクトルの値を監視する．トリガーデータの数は正常なデータの数よりはるかに少ないため，外れ値として検出することができる．外れ値を検出するために，本対策では，外れ値の検出可能であるHDBSCANを用いて特徴ベクトルをクラスタリングし，トリガーと疑われるデータはノイズとして分類する．ポイズンデータを用いた実験を通じて，バックドア攻撃に対する本対策の有効性を示す．