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J-GLOBAL ID：201102235444072544   整理番号：11A0112021

高精度なネットワーク侵入検知システムの構築

著者 (3件)： 石田保輝 (京大 大学院情報学研究科) ,  高倉弘喜 (名古屋大 情報基盤セ) ,  岡部寿男 (京大 学術情報メディアセ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 304(IA2010 51-57)  ページ： 31-36  発行年： 2010年11月17日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ネットワークセキュリティを考える上で重要な機器として侵入検知システム(Intrusion Deteciton system:IDS)がある。その中でも近年さかんに研究されているのが,教師なしの異常検知手法を利用したアノマリ型のIDSである。これまでに,さまざまなアノマリ型IDSが提案されているが,それらの手法はいずれも検知率が低いこと,偽陽性(False Positive)が多いこと,という2つの問題を解決できずにいる。また,それとは別に実データでの性能評価がされていないという問題も存在する。そこで本稿では,それらの問題を解決するべく,OptiGridというアルゴリズムをベースとしたクラスタリング手法のIDSへの応用と,既存のクラスタのラベリング法の改良の2つを提案する。そして,KDDCUP1999のデータと京都大学のハニーポットで採集された実データの両方に対して評価実験を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： コンピュータセキュリティ ,  *ネットワーク管理 ,  トラヒック監視 ,  学習アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  クラスタ分割 ,  クラスタ分析 ,  計算量
準シソーラス用語： *ネットワークセキュリティ ,  *侵入検知システム ,  異常検知 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  k-means法

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (13件)：

• LASKOV, P. Learning intrusion detection : supervised or unsupervised?. IMAGE ANALYSIS AND PROCESSING, PROC. OF 13TH ICIAP CONFERENCE, 2005. 2005, 50-57
• PARSONS, L. Subspace clustering for high dimensional data : a review. SIGKDD Explor. Newsl. 2004, 6, 1, 90-105
• UCI KDD. The third international knowledge discovery and data mining tools competition dataset KDD Cup 1999 Data. http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup 99.html. 1999
• SONG, J. A robust feature normalization scheme and an optimized clustering method for anomaly-based intrusion detection system. Advances in Databases : Concepts, Systems and Applications. 2007, 140-151
• Traffic Data from Kyoto University's Honeypots. http://www.takakura.com/Kyoto_data/

タイトルに関連する用語 (2件)： ネットワーク侵入検知システム ,  構築