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ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
IA2021-48	pdf	1.93 MB	346

論文情報

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アクセス権	open access
URI	https://hdl.handle.net/2115/86958
タイトル	階層的な機械学習を用いたDoHトラフィック解析における悪意のあるDNSトンネルツールの識別
	Recognition of Malicious DNS Tunnel Tools by DoH Traffic Analysis Using Multi-stage Machine Learning Technology
著者	三橋, 力麻 ; 金, 勇 ; 飯田, 勝吉 ; 品川, 高廣 ; 高井, 昌彰
著者名 三橋, 力麻
e-Rad_Researcher 60725787 著者名 金, 勇
e-Rad_Researcher 00332768 著者名 飯田, 勝吉
e-Rad_Researcher 40361745 著者名 品川, 高廣
e-Rad_Researcher 00206707 著者名 高井, 昌彰
言語	日本語
キーワード	DNS over HTTPS
	DoH
	トラフィック分類
	機械学習
	悪意のあるDNSトンネルツールの識別
発行日	2021-12-09
出版者	電子情報通信学会
収録物名	電子情報通信学会技術研究報告
	IEICE Technical Report
巻(号)	121(300)
ページ	85-92
抄録	DNS over HTTPS（DoH）プロトコルは、プライバシー保護や改ざん防止などが期待できる一方で、マルウェアや悪意のあるDNS トンネルツールによって生成されたトラフィックの検知が困難になる問題がある。本研究では機械学習技術を用いた階層的な分類方法により、Web アクセスなど一般的なHTTPS トラフィックからのDoH トラフィックの分別に加え、DoH トラフィックを生成した悪意のあるDNS トンネルツールを識別するシステムを提案する。
資源タイプ	学術雑誌論文
出版タイプ	Version of Record
PISSN	0913-5685
EISSN	2432-6380
関連情報 (isIdenticalTo)	URI https://ken.ieice.org/ken/paper/20211217sCHB/

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