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J-GLOBAL ID：201702250769066654   整理番号：17A0889576

マルウェアはクラスタ出現比を利用したHTTPトラヒック検出の起源【Powered by NICT】

Malware originated HTTP traffic detection utilizing cluster appearance ratio

著者 (6件)： Ogawa Hideki (Graduate school of Information Science, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8601, Japan) ,  Yamaguchi Yukiko (Information Technology Center, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8601, Japan) ,  Shimada Hajime (Information Technology Center, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8601, Japan) ,  Takakura Hiroki (National Institute of Informatics, 2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo, 101-8430, Japan) ,  Akiyama Mitsuaki (NTT Secure Platform Laboratories, Midori-cho, Musashino, Tokyo, 180-8585, Japan) ,  Yagi Takeshi (NTT Secure Platform Laboratories, Midori-cho, Musashino, Tokyo, 180-8585, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOIN  ページ： 248-253  発行年： 2017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： マルウェア感染を防ぐことは困難であるように最近のサイバー攻撃は洗練された。初期マルウェア感染検出がより重要になる。さらに,最新不正ソフトウェアは日常の業務に広く使用されているHTTPを利用したC&Cサーバに接続する。さらに,それらのいくつかは分析器からその内容を隠すためにHTTPSを利用している。,マルウェア感染検出を典型的なトラヒック解析と硬い。本論文では,まず,HTTP要求間隔,体の大きさ,およびヘッダbag-of-wordsのような新しい特徴を抽出した。第二に,特徴のクラスタリングと通信ホスト対/クラスタ出現率を計算した。第三に,学習したクラスタ出現率から分類器を作成した。最後に,クラスタ出現率を利用した評価のための交通の通信ホスト対を分類した。5倍交差検証により提案手法を評価した。実験結果は評価基準「想起」はマルウェア由来HTTPトラヒックを利用して平均96%になることを示した。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： 評価基準 ,  感染 ,  *マルウェア ,  分析機器 ,  *クラスタ ,  通信
準シソーラス用語： 出現率 ,  HTTPS ,  *HTTP , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルウェア ,  クラスタ ,  HTTP ,  トラヒック ,  起源