抄録
本研究では，DNS (Domain Name System)のクエリ回答結果から作成したドメイン名・IPアドレスをノードとする2部グラフ(DNSグラフ)を用いて，グラフ内に存在する未知の悪性ノードを検出する手法を提案する．キーとなるアイディアは，事前に与えられた良性・悪性ドメインを含むグラフコンポーネントにおいて脅威確率伝搬(Probabilistic Threat Propagation)を用いることで，良性・悪性ノードに「近い」ノードをそれぞれ良性・悪性と推定する点にある．大規模バックボーンネットワークで得られたDNSクエリデータを用いたDNSグラフでは全ノードの約69%が1つの部分グラフ (コンポーネント)から構成されることがわかった．また，このDNSグラフに提案手法を適用したところ，低い誤分類率で悪性なドメインを検出でき，オリジナルの脅威確率伝搬手法と比較して9%，既存の他の手法と比較して40%の精度向上を実現した．さらに，DNSグラフ上の未知のノードを提案手法で推定したところ，危険性の高い未知なドメインを新たに2,170個検出することができ，DNSグラフを可視化することで推定した悪性なノードが関わるグラフ構造を明らかにした．
