
7.1
IDS
の機能
143
な挙動を探すように設定されている。アノマリ型IDSは正常な挙動で訓練され、正常から外れてい
るものを探す。シグネチャ型 IDSは偽陰性率が高く、これは多くの攻撃を見逃すことを意味する。
アノマリ型 IDSは偽陽性率が高く、これは完全に正常な多くの活動を攻撃とみなすことを意味する。
一般的にIDSは2クラス分類器である。つまり、データを2つのカテゴリに分類する。二項分類器
には2 つの失敗モードがある。
偽陽性(falsepositive)
第一種エラーとも呼ばれる。対象とする特性を持たないのに、その特性を持つものとして分
類することである。例えば、社長からの昇進を知らせるメールをスパムとして分類したとき
などである。
偽陰性(falsenegative)
第二種エラーとも呼ばれる。これは、対象とする特性を持つものをその特性を持たないもの
として分類することである。例えば、スパムメールが受信箱
に現れるのは偽陰性による。
感度(sensitivity)は陽性の分類が正しい割合を表し、特異度(specificity)は陰性の分類が正しい
割合を表す。完璧な検知では、感度、特異度ともに100%となる。最悪の場合には、どちらの率も
50%となる。コインで決めるのと同じだ。
多くのシステムではある程度のトレードオフが必要となる。一般的に、感度が上昇すると特異度が
低下する。偽陰性の減少には偽陽性の上昇が伴い、逆も同様である。
このトレードオフを、受信者動作特性(ROC:receiver oper ...