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J-GLOBAL ID：201702236604518626   整理番号：17A0276887

新しいアプリケーションレベル相互作用によるネットワークトラフィックからのユーザプロファイリング【Powered by NICT】

User profiling from network traffic via novel application-level interactions

著者 (4件)： Alotibi Gaseb (Centre for Security, Communications and Network Research (CSCAN), Plymouth University, United Kingdom) ,  Clarke Nathan (Centre for Security, Communications and Network Research (CSCAN), Plymouth University, United Kingdom) ,  Fudong Li (Centre for Security, Communications and Network Research (CSCAN), Plymouth University, United Kingdom) ,  Furnell Steven (Centre for Security, Communications and Network Research (CSCAN), Plymouth University, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICITST  ページ： 279-285  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インサイダー誤用は,組織にとって重要な問題となっている。伝統的な情報セキュリティは,従業員よりも外部からの脅威を対象にしている。広範囲の研究がインサイダーを検出する方法を開発するために行った,しばしばデータ損失防止(DLP)ツールとして参照される。残念なことに,これらのツールの基本的限界は,IPアドレスよりも人々に分解された情報を提供することである。これはIPは,個々の,多くの場合そうではないに静的およびリンク仮定している。IPはデバイスの移動自然とIPアドレスの動的割当てによるものではますます信頼できない。本論文では,以前の研究の上に構築され生ネットワークトラヒックメタデータからユーザのアプリケーションレベルの相互作用(例えば単純,Facebookのアクセスしているが,そこでは配置,ビデオを読むまたは見ているかどうかではない)を同定する新しい特徴抽出プロセスから生成されたバイオメトリックベースの行動プロファイルを提案し,検討した。応用から導かれることを種々のタイプのユーザの相互作用を記述するために進行した。モデルの検証を,27人の参加者から2カ月以上の期間メタデータの62GBを収集することにより行った。トップ三応用Skype,HotmailとBBCにおける第一級でユーザを同定するための平均結果は,それぞれ98.1%,96.2%および81.8%を記録した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： メタデータ ,  情報セキュリティ ,  録画装置 ,  *相互作用 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： Facebook ,  IPアドレス ,  従業員 ,  インサイダ ,  *ネットワークトラフィック , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： アプリケーション ,  相互作用 ,  ネットワークトラフィック ,  ユーザプロファイリング