著者

加賀谷享諒 高橋秋典 五十嵐隆治 上田浩 岩谷幸雄 木下哲男

雑誌

第75回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, no.1, pp.537-538, 2013-03-06

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ネットワークトラフィック時系列の周期的特徴を表現できるR/S Pox レッグライン特性を用いて,長期的ポートスキャンのトラフィック状態を判別する手法を検討した.具体的には,観測時系列から導出されるR/S Pox レッグライン特性の特徴量を4つのカテゴリ(攻撃なし,攻撃開始,攻撃中,攻撃終了)に学習した階層型ニューラルネットワークを用いて行った.実トラフィックで観測された長期的ポートスキャントラフィックに対して適用したところ,条件的に制限はあるもののトラフィック状態判別が可能となった.

著者

五十嵐 隆治

出版者

秋田大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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現在重要なインフラとなっているインターネット上で悪意あるトラフィックが疎通した場合、これは異常トラフィックとして検知できる。インターネットトラフィックはランダム時系列であり、異常トラフィックが混在していないときには2次の自己相似過程に従っている。R/Sポックスダイアグラムはこの自己相似パラメータ推定に用いられるものであるが、異常トラフィック混在時には独特な散布形状を呈する。 本研究ではこの散布形状を異常トラフィック検知に援用し、異常トラフィックを検知し得ることを見出した。