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近年、ますます激しさを増すサイバー攻撃による情報の流出やシステムの改ざんなどの危険性に対し、実際に攻撃を行い脆弱性を発見するペネトレーションテストは非常に有効である。しかし、これには十分に訓練された人員が必要であるため、大きなコストが要求される。 この問題を解消するために強化学習・深層学習・深層強化学習などを用いた研究が存在している。 本稿では、webアプリケーションを対象としたペネトレーションテストの効率化のために深層強化学習によって既存のツールおよびexploitを統合することを目標とする。最初に、著名なwebアプリケーションのバージョンと公開されているexploitを元に作成した模擬環境で、各バージョンに適応するexploitを見つけ出すタスクに深層強化学習を適用し、正しく学習を行ったエージェントがexploitを見つけ出せることを示す。 次いで、認証状態とアプリケーションの相互関係による状態遷移の概念を導入した模擬環境を作成し、これに対して深層強化学習を行うことにより、より複雑なペネトレーションテスト分野における深層強化学習の有効性について検討する。 フィッシングを識別するための機械学習におけるデータセットの影響 Effects of datasets on machine learning to identify Phishing 〇中本 雄一(長崎県立大学), 加藤 雅彦(長崎県立大学) リクエストパラメータ変換によるWebアプリケーション脆弱性診断ツールの精度向上に関する研究 Improving Web Application Vulnerability Testing Tool by Request Parameter Conversion ◎木村正太朗(情報セキュリティ大学院大学), 大久保隆夫(情報セキュリティ大学院大学) Web アプリケーション脆弱性診断では，自動化のためにツールを用いることが一般的であるが，偽陰性の発生によって十分に脆弱性を報告できていない場合がある．ツールの偽陰性発生原因を明らかにするため，実際の診断データの調査，及びそれを基に実験を実施した結果，一般的でない入力パラメータに対して診断ができないツールが存在しており，偽陰性発生原因の 1 つとなっていることが明らかとなった．本稿では，こうした一般的でないパラメータに対する診断手法として，プロキシによりリクエストパラメータを変換することで診断を可能にするツールを提案する． Google検索結果から当選詐欺サイトへのリダイレクトチェーンの収集自動化 Automated Log Collection of Redirect Chains from Google Search to Prize Draw Scam ◎白井 優武(東京電機大学大学院), 三谷 和也(東京電機大学大学院), 齊藤 泰一(東京電機大学), ベラジョンカジノ 入金方法 銀行振込. 車載Ethernet環境におけるフロープローブの性能評価 Performance Evaluation of Flow Probe in Automotive Ethernet ◎加賀有貴(パナソニック株式会社), 岸川剛(パナソニック株式会社), 安達貴洋(パナソニック株式会社), 平野亮(パナソニック株式会社), 氏家良浩(パナソニック株式会社), 芳賀智之(パナソニック株式会社), 松島秀樹(パナソニック株式会社) 車載イーサネット向けイベント送信付き周期型通信における侵入検知手法の検討 A Study on Anomaly Detection of Periodic Transmissions mixed Sporadic Messages for Automotive Ethernet ◎増川 京佑(住友電気工業株式会社), 塚本 博之(住友電気工業株式会社), 福田 國統(住友電気工業株式会社), 三好 孝典(住友電気工業株式会社), 濱田 芳博(住友電気工業株式会社), 上口 翔悟(株式会社オートネットワーク技術研究所), 足立 直樹(株式会社オートネットワーク技術研究所), 上田 浩史(株式会社オートネットワーク技術研究所) サイバーキルチェーンに基づく車両における攻撃行動把握手法の検討 A Study on Attacker Behavior Detection in Vehicles using Cyber Kill Chain 福田 國統(住友電気工業株式会社), 〇三好 孝典(住友電気工業株式会社), 濱田 芳博(住友電気工業株式会社), 礒山 芳一(住友電気工業株式会社), 上田 浩史(株式会社オートネットワーク技術研究所) Reputation Framework for VANETs from Blockchain Structure Reputation Framework for VANETs from Blockchain Structure 〇Maharage Nisansala Sevwandi Perera(Advanced Telecommunications Research Institute International), Toru Nakamura(KDDI Research), Masayuki Hashimoto(Advanced Telecommunications Research Institute International), Hiroyuki Yokoyama(Advanced Telecommunications Research Institute International), Chen-Mou Cheng(Kanazawa University), Kouichi Sakurai(Kyushu University) This paper presents a reputation framework for Vehicular Ad-hoc NETworks (VANETs). VANETs enable vehicles to share sensitive data, including position, speed, and steep-curves warnings, in real-time, with other vehicles to avoid potential dangers and deliver a comfortable drive. VANETs need to establish a secured environment for the users to communicate trusted information between trusted network entities to achieve these goals. Thus trust management in VANETs is a prominent research topic. VANETs with a reputation framework is one of the solutions to resolve the trustworthiness problem. However, existing reputation frameworks still barricade users trusting them due to the centralization. We answer this single point of failure problem by adapting the blockchain structure. Decentralization, distributed ledger system, and smart contract mechanism of blockchain improve the trust level of VANETs. We propose a reputation framework without a man in the middle by employing blockchain technology. We enable vehicles to accept messages based on the messages’ and senders’ reputation levels. On the other hand, VANETs’ nodes can assign reputation value to the received messages and the senders. The blockchain architecture ensures the visibility of reputation updates and their immutability. 家庭を模したIoT家電ハニーポットを用いた攻撃者の行動の観測および検証 Analyzing attacker’s behavior using IoT home appliances honeypot ◎大塚瑠莉(三菱電機), 吉岡克成(横浜国立大学大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院), 岡田晃市郎(株式会社レインフォレスト) IoTマルウェア配布サーバの継続的監視による検体遷移の調査 Investigation of Malware Transitions through Continuous Monitoring of IoT Malware Download Servers ◎徐 競博(立命館大学), 鄭 俊俊(立命館大学), 毛利 公一(立命館大学) 一般家庭のおいて、ネットワークに繋がる機器が多様化する中で、サイバー犯罪者の矛先は変化しつつある．特にIoT機器は、セキュリティ対策が十分に行われていない上に脆弱性を多く抱えていることから、マルウェアをはじめとした攻撃の対象になりやすい．こうした攻撃から端末に侵入されてしまうとホームネットワーク内での端末間の自由なアクセスが可能となり、マルウェアの拡散を見逃してしまうことになる．しかし、従来のファイアウォールやアンチウイルスソフトで防御を行うのは攻撃の複雑化から困難となっている．よって本研究では、ホームネットワーク内のネットワークに繋がる機器と利用者のポリシーに応じたネットワークセグメントの分割を行うことで、攻撃に対して被害を最小化するシステム方式の提案を行った．またSDNというネットワークをプログラムにより一元管理する概念を用いることで、柔軟性のあるネットワーク構成とした．検証結果から、ホームネットワーク内のネットワークに繋がる機器の分割および通信制御をする事が可能であることを示した．今後の課題としてホームネットワーク外への通信と悪性端末の隔離については引き続き実装を進めていく必要がある．As the number of devices connected to the network in the average household becomes more diverse, cybercriminals are changing their focus. In particular, IoT devices are vulnerable to malware and other attacks because they lack adequate security measures and have many vulnerabilities. If a device is infiltrated by such an attack, it will be able to freely access other devices in the home network, and the spread of malware will be missed. However, it is difficult for conventional firewalls and anti-virus software to protect against such attacks due to the complexity of the attacks. Therefore, in this research, we proposed a system method to minimize the damage caused by attacks by dividing the network segment according to the policy of the devices and users connected to the network in the home network. In addition, by using the concept of SDN, which is the centralized management of the network by a program, we have created a flexible network configuration. From the verification results, we were able to show that it is possible to divide the devices connected to the network within the home network and control their communication, but we still need to implement the system to isolate malicious terminals and communication outside the home network. SVMによる工場ネットワークにおける偽装通信の検知手法のリアルタイム性の検証 Evaluation of the Real-time Performance of Detection of Fake Communication over Factory Networks using SVM ◎原田雄基(東京工科大学大学院 コンピュータサイエンス専攻), 布田裕一(東京工科大学 コンピュータサイエンス学部), 岡崎裕之(信州大学 学術研究院(工学系)) 工場などの制御システムは,従来インターネットには接続されていないクローズドな環境であったため,セキュリティ上の脅威に対してあまり考慮されていなかった．しかし，近年では汎用製品，TCP/IP通信プロトコルなどが導入されてきている．そのため，それらの技術に対する攻撃が制御システムにおいても発生するリスクが高まっている．また，工場ではその機能に影響を与えないセキュリティ対策が求められており，攻撃検知技術が重要である．工場ネットワークに対する攻撃は，制御システム特有の攻撃としてOTネットワークにおける偽装命令による攻撃やITネットワークでも起こる攻撃としてマルウェアに感染することでbotを発生させる攻撃などがある．我々は2021年7月のISEC研究会で，制御系通信で行われる偽装命令による攻撃を想定し，IPアドレスなどのヘッダー情報によるフィルタとペイロード情報を用いたOne Class SVMの検知手法の提案を行った．本稿では，提案手法において受信パケットの判定にかかる時間を測定しリアルタイム性の検証を行う． 登録時の生年月日は正しく入力する. ビットカジノに登録する際、住所、本名の入力は不要ですが生年月日の入力は必要です。 この 生年月日については、ビットカジノに登録後に変更はすることはできません のでご了承ください。 ですのでbitcasinoの登録時の 生年月日は必ず正しく入力 してください。 ビットカジノに登録する際の通貨. 日本円 仮想通貨（ライトコイン,テザー,イーサリアム（Ethereum）,トロン(TRX),ビットコイン,リップル,カルダノ） ビットカジノのように仮想通貨のままゲームをプレイして入出金する場合、 ・仮想通貨からドルや日本円に変換する際の手数料（スプレッド）が発生しない ・仮想通貨のレート変動に伴う入金と出金時の損失（利益）が発生しない などの欠点があります。 現在リップル,ビットコイン(BTC),イーサリアムなどの仮想通貨で入金や出金できるオンカジは数多くありますが、 仮想通貨のままゲームをプレイして入出金できるオンラインカジノはbitcasinoだけ です。 通貨によって入金や出金方法は決まっている. 通貨が日本円の場合 銀行振込（銀行送金）,ecopayz 通貨が仮想通貨（ビットコイン,イーサリアム,ライトコイン(litecoin),トロン(TRX),テザー(USDT),リップル(XRP),カルダノ）の場合 仮想通貨,クレカ. 通貨ウォレットの追加方法, ベラジョンカジノ 入金方法 銀行振込. ビットカジノで通貨を追加する場合、上の図のように入出金画面で ・「ウォレットを追加または削除する」 ・追加したい通貨にチェックを入れる ・「保存する」をクリック で追加することができます。 通貨ウォレット間での資金の移動はできない. 日本円 仮想通貨（イーサリアム（ETH）,リップル(ripple),ビットコイン,テザー(USDT),ライトコイン,トロン(TRX),カルダノ） がありますが、資金は通貨ウォレットごとに分けて管理されていますので、 通貨ウォレット間での資金の移動はできません のでご注意ください。 ビットカジノの登録に必要なもの.

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ベラジョンカジノにはさまざまな決済手段がある; 入金は銀行振込が最もおすすめ; ギャンブル依存の心配なし自己規制設定; 入手金の決済手段の詳細を. 銀行振込（コンビニで入金が可能になりました！） · 仮想通貨（24時間いつでも入出金） · Venus Point. 入金手順・手数料・反映時間・限度額もまとめているので参考にどうぞ。 2022年12月現在、ベラジョンカジノでは以下の入金方法に対応しています（参照元：決済方法）。 おすすめは「銀行振込」か「クレジットカード」です。 入金に手間がかからないため、気軽に決済してプレイできるのが魅力です。.

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