[2I4-GS-10] AI応用：検出

[2I4-GS-10-04] 教師なしグラフ畳み込みを用いたサイバーセキュリティにおける内部脅威の検出

〇村田 淳哉¹、目黒 拓己¹、ザナシル アマル²、高木 友博¹ (1. 明治大学、2. 株式会社ラック)

キーワード：内部脅威、サイバーセキュリティ、教師なし学習、異常検出、グラフ畳み込みネットワーク

本稿では，グラフ畳み込みによる特徴埋め込みと教師なし学習を用いた異常検知手法で，内部脅威の検出を行う．近年サイバーセキュリティ分野において，機械学習を用いた内部脅威検出の研究が行われている．一般的に行われているのが教師あり学習による検知だが，実世界におけるデータには正解ラベルがついていることが少なく教師あり学習は困難である．また人間の行動のようなログデータを扱う際は，グラフ構造から特徴を得ることで，より人と人同士の関係を考慮することが可能である．本研究では、教師なし学習による内部脅威検知を行い，さらにデータセットからグラフを構築し，グラフ畳み込みを用いて特徴を埋め込むことで精度が向上することを示す．またデータセットの分析を行うことで実世界におけるデータとの差異を発見し，より現実的な問題設定で評価実験を行った.