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  1. 工学部
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  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  4. 50号

IoTマルウェア検知精度向上のためのGridSearchCVによるOCSVMのパラメータ最適化

http://hdl.handle.net/10458/00010280
http://hdl.handle.net/10458/00010280
d6e1adbd-fcb2-41c9-9bbc-eb03a24faf2c
名前 / ファイル ライセンス アクション
Engineering_50_p131-p135.pdf 本文 (1.7 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2021-11-02
タイトル
タイトル IoTマルウェア検知精度向上のためのGridSearchCVによるOCSVMのパラメータ最適化
言語 ja
タイトル
タイトル Parameter Optimization of OCSVM by GridSearchCV for Improving IoT Malware Detection Accuracy
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 IoT
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Malware detection
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 OCSVM
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 GridSearchCV
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 村中, 弘樹

× 村中, 弘樹

WEKO 33707

ja 村中, 弘樹

ja-Kana ムラナカ, ヒロキ

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後藤, 修斗

× 後藤, 修斗

WEKO 33708

ja 後藤, 修斗

ja-Kana ゴトウ, シュウト

Search repository
油田, 健太郎

× 油田, 健太郎

WEKO 11847
e-Rad_Researcher 30433410

ja 油田, 健太郎

ja-Kana アブラダ, ケンタロウ

en Aburada, Kentaro


Search repository
山場, 久昭

× 山場, 久昭

WEKO 14888
e-Rad_Researcher 60260741

ja 山場, 久昭

ja-Kana ヤマバ, ヒサアキ

en Yamaba, Hisaaki


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岡崎, 直宣

× 岡崎, 直宣

WEKO 11839
e-Rad_Researcher 90347047

ja 岡崎, 直宣

ja-Kana オカザキ, ナオノブ

en Okazaki, Naonobu


Search repository
Muranaka, Hiroki

× Muranaka, Hiroki

WEKO 33709

en Muranaka, Hiroki

Search repository
Goto, Shuto

× Goto, Shuto

WEKO 33710

en Goto, Shuto

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Abstract is written in 200-300 words. In recent years, the Internet of Things (IoT) has been playing an increasingly important role in our lives. It has enabled us to form new services and business models, and to automate and improve the efficiency of our work. However, at the same time, security vulnerabilities have become an issue: according to NICT, more than half of the observed cyber attack-related communications targeted the IoT [3].In this study, we propose a system that combines n-gram analysis and OCSVM to discriminate between normal communication of IoT devices and communication after malware infection, and a system that uses GridSearchCV to calculate the best parameters for the parameters arbitrarily set by humans when applying OCSVM. The system is proposed to calculate the best parameters using GridSearchCV. For the evaluation, we conducted an experiment to compare the detection accuracy of 25 sets of parameters conventionally used and the detection accuracy using GridSearchCV, and showed good detection accuracy. However, in some cases, the detection accuracy decreased in the process of increasing the total number of data given to GridSearchCV. As a future subject, it is necessary to change the ratio and the total number of normal data and more than normal data, to observe the change of detection accuracy, and to study the cause.
言語 en
書誌情報 ja : 宮崎大学工学部紀要
en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki

巻 50, p. 131-135, 発行日 2021-09-28
出版者
出版者 宮崎大学工学部
言語 ja
出版者
出版者 Faculty of Engineering, University of Miyazaki
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 05404924
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA00732558
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.4 2023-07-29 13:12:32.006951
Ver.3 2023-07-29 09:54:08.633160
Ver.2 2023-07-29 08:27:16.176901
Ver.1 2023-05-15 10:46:14.439420
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Cite as

村中, 弘樹, 後藤, 修斗, 油田, 健太郎, 山場, 久昭, 岡崎, 直宣, Muranaka, Hiroki, Goto, Shuto, 2021, IoTマルウェア検知精度向上のためのGridSearchCVによるOCSVMのパラメータ最適化: 宮崎大学工学部, 131–135 p.

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