脅威情報の評価を支援する知的エージェント

抄録

脅威情報の評価を支援する知的エージェント技術の提案を行い，実データを用いた実験とその考察を行う．知的エージェントは脅威情報とセキュリティ運用者の行った評価のデータセットから自動化のためのパターンを自動生成し，セキュリティ運用者が行わなかった脅威情報に対して代理で評価を実行する．知的エージェントは「評価モジュール」「割り振りモジュール」「データベース」の3つのモジュールによって構成される．本稿では研究の足がかりとして，「評価モジュール」を時系列を意識しない形で問題設定し，教師あり学習＋パラメータ調整と，制約付きクラスタリングを適用する方法に述べる．そして，そのうちの代表的な手法の多クラス線形SVM+10-交差検証とCOP-kmeansで実装を行い，実データを用いた実験を行った．基本的には多クラス線形SVM+10-交差検証のほうが実用的であるという結果になった．COP-kmeansは，クラスタの分布や実験データの特徴ベクトルがスパースであることから適当ではなかったと考えられる．今後は時系列を意識した問題設定を行うことと，他の実データで実験および検証を行っていく必要がある．