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aper_CCNC2023_20221111_camera_ready	pdf	2.08 MB	1,202

論文情報

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アクセス権	open access
URI	https://hdl.handle.net/2115/88595
タイトル	Detection of DGA-based Malware Communications from DoH Traffic Using Machine Learning Analysis
著者	Mitsuhashi, Rikima ; Jin, Yong ; Iida, Katsuyoshi ; Shinagawa, Takahiro ; Takai, Yoshiaki
著者名 Mitsuhashi, Rikima
e-Rad_Researcher 60725787 著者名 Jin, Yong
e-Rad_Researcher 00332768 著者名 Iida, Katsuyoshi
e-Rad_Researcher 40361745 著者名 Shinagawa, Takahiro
e-Rad_Researcher 00206707 著者名 Takai, Yoshiaki
言語	英語
キーワード	Privacy
	Protocols
	Machine learning algorithms
	Operating systems
	Telecommunication traffic
	Boosting
	Malware
	DNS over HTTPS (DoH)
	Hierarchical network traffic classification
	Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
	Regularized Greedy Forest (RGF)
	Domain Generation Algorithm (DGA)
	DGA-based malware
発行日	2023-03-17
出版者	IEEE
収録物名	2023 IEEE 20th Consumer Communications & Networking Conference (CCNC)
ページ	224-229
記述	2023 IEEE 20th Consumer Communications & Networking Conference (CCNC). 08-11 January 2023. Las Vegas, NV, USA.
会議記述	会議名 2023 IEEE 20th Consumer Communications & Networking Conference (CCNC) 回次 20 開催期間 08-11 January 2023 開催地 Las Vegas, NV 開催国 United States of America
資源タイプ	会議発表論文
出版タイプ	Accepted Manuscript
権利情報	© 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
PISSN	2331-9852
EISSN	2331-9860
関連情報	ISBN 978-1-6654-9734-3
関連情報 (isVersionOf)	出版社版DOI https://doi.org/10.1109/CCNC51644.2023.10059835
関連情報 (references)	HDL https://hdl.handle.net/2115/86574

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