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J-GLOBAL ID：201702264792113259   整理番号：17A0022904

異常検出におけるソフトウェア挙動の同定に関する研究【Powered by NICT】

Research on the Identification of Software Behavior in Anomaly Detection

著者 (5件)： Yang Jun ,  Du Xiangping ,  Zhou Liang ,  Shan Songling ,  Cui Baojiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IMIS  ページ： 295-298  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： 異常検出は,コンピュータセキュリティ防御の重要な成分である。セキュリティ状況がより厳しいとして,異常は,鉱業はホットな研究トピックになってきた逐次パターンにより検出した。異常検出の同定に垂直な挙動に対して,改良されたprefixspanアルゴリズムと配列類似性比較に基づいて,主にソフトウェア挙動の提案したソフトウェア行動パターン認識技術は,窓プラットフォーム同定下でJavaプログラム。法は,ソフトウェア挙動の概要を表すためにサンプルプログラムのソフトウェア挙動,システムコールシーケンス支援に基づく訓練データにおけるソフトウェアの抽出挙動,および確立されたパターンライブラリをモデル化するために逐次パターンマイニングを用いた。検出段階では,垂直配列モードにおけるプログラムライブラリを比較し電流パターンで検出されし,配列類似性を計算し,標的挙動を同定した。本論文では,この方法は,ソフトウェア挙動認識の点で良好な性能を持っている。最後に,特定の実験手順を与え,ネットワーク挙動におけるソフトウェア挙動をこの方法の有効性を示した。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： モデリング ,  鉱業 ,  ネットワーク ,  Java ,  コンピュータセキュリティ ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  セキュリティ ,  *ソフトウェア
準シソーラス用語： 垂直配列 ,  パターンマイニング ,  訓練データ ,  行動パターン ,  防衛 ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 異常検出 ,  ソフトウェア ,  挙動 ,  同定 ,  研究