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Vol.53 No.3

カテゴリ	研究論文
カテゴリ（英）	ResearchPaper 翻訳
著者	1) 山﨑裕紀, 2) Yiwen Chen, 3) 粕谷桃伽, 4) 萱島信
著者（英）	1) Hiroki Yamazaki, 2) Yiwen Chen, 3) Momoka Kasuya, 4) Makoto Kayashima
勤務先	1) 日立製作所, 2) 日立製作所, 3) 日立製作所, 4) 日立製作所
抄録	自動車のCASE化を支える上でセキュリティ対応の根幹となるPSIRTが必須となっている。PSIRTではインシデント情報を収集して自社製品への影響を分析するが，インシデント情報の的確な選別と処理の効率化が課題となる。本研究は情報の自動車分野への関連有無を，機械学習を用いた手法で識別することを検討した。
抄録（英）	In support of the CASE, PSIRT which becomes the basis of the security is indispensable. PSIRT is a team in charge of collecting security event then analyze whether the information has a potential to damage proprietary products. In the realization of PSIRT, the appropriate sorting and efficient processing of incident information will be a challenge. This study provides an intelligent technology using machine learning model to identify whether input information is automotive related by recognizing attack target of the contents. We evaluated this method by using collected vulnerability information and extracted the future work. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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