ウダ　リュウヤ   宇田　隆哉    所属   コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科    職種   准教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2023/02
形態種別	学術講演予稿集（学会、研究会を含む）
標題	ジニ係数に基づいた特徴量の並び替え及び削減によるDDoS攻撃ログ学習時間の短縮
執筆形態	共著
掲載誌名	情報処理学会研究報告
掲載区分	国内
出版社・発行元	情報処理学会
巻・号・頁	2023-CSEC-100(56),1-8頁
総ページ数	8
担当区分	最終著者
著者・共著者	遠藤睦実, 玉川未蘭, 繁松幸輝, 石手直紀, 山口航典, 小野大成, 宇田隆哉
概要	DDoS攻撃ログを検知するための方法として，機械学習を適用するものがある．しかし，十分な精度の機械学習を実現するために要求されるデータ量は多い．また，データ量を増やせば機械学習に要する時間も増加するという課題がある．この課題を解決するために，機械学習に用いるデータ特徴量をジニ係数に従って並び替えて，ジニ係数の低い特徴量から削除するという手法がある．一方で，実際の攻撃ログに対して，特徴量の削減と機械学習に要する時間，および精度の関係について調査した研究はなかった．そこで本論文は，精度が最も高くなる特徴量の数から，精度が大きく低下を始めるまで特徴量の削減を行い，精度を保ちながら特徴量を削減可能な数の調査を行った．実験の結果，特徴量を精度が最も高くなる40個から31個まで削減すると，学習精度約0.2%と引き換えに学習に要する時間を約65%まで減少させられることが確認できた．