特許 7382350出願番号特願 2020-567157
効率的なラベル伝搬のためのアンサンブルベースのデータキュレーションパイプライン

出願人エヌティーティー　セキュリティー　コーポレイション（識別番号 520046557）

2026年特許公開件数ランキング 28469位 0件（※）

2026年特許取得件数ランキング 23345位 0件（※）

公報発行日　2023年11月16

公報URL　https://ipforce.jp/patent-jp-P_B1-7382350　ログイン済みの方はこのURLへ

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※ 共同出願を含む

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一般に、機械学習に関し、詳細には、教師あり機械学習のために使用されるラベルつきデータセットを拡大させること

【図1】典型的な教師あり機械学習処理を示す図である。

【図2】ラベル伝搬システムをホストすることができるコンピュータシステムアーキテクチャの例を示す図である。

【図3】マルウェアファミリラベルにカテゴライズされる悪意のあるネットワークトラフィックのノイズを伴うサンプルに対して使用されるラベル伝搬システムのラベル伝搬要素のさらなる詳細を示す図である。

【図4】ノイズを伴う不安定なデータセットを、キュレーションした安定的なデータセットに拡大させるために使用されるラベル伝搬システムのラベル伝搬要素の分類器、モデル訓練、投票ブロック、およびクラスタリング処理の詳細を示す図である。

【図5】キルチェーン分類器が使用できるキルチェーンアクティビティテンプレートの例を示す図である。

【図6】ＲＩＧ＿ＥＫ変異体を検出するために、ＳＩＥＭ分類器が使用するルールの例を示す図である。

【図7】ＲＩＧ＿ＥＫ分類器ｃ３．０が多数派クラスに適用される例を示す図である。

【図8A-8D】ラベル伝搬システムおよび方法の一定のユーザインターフェース画面の例を示す図である。

【図9A-9B】ラベル伝搬システムおよび方法の一部を実装できる擬似コードを示す図である。

【図10】Ｉｒｉｓデータセット内の間違ったラベルつきエントリの数とともに、ランダムフォレスト分類器の正確さがどのように低下するかを示す図である。

【図11】分類器への実例の投票を示す図である。

【図12A】ＮＥＵＴＲＩＮＯ＿ＥＫ（ＵＲＬ構造特徴）に対するＤＢＳＣＡＮクラスタリングの結果の例を示す図である。

【図12B】ＮＥＵＴＲＩＮＯ＿ＥＫクラスタの例を示す図である。

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