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J-GLOBAL ID：201202241386031597   整理番号：12A1123065

EFFORT:効率的で効果的なボットマルウエア検出

EFFORT: Efficient and Effective Bot Malware Detection

著者 (3件)： SHIN Seungwon (Texas A&M Univ.) ,  XU Zhaoyan (Texas A&M Univ.) ,  GU Guofei (Texas A&M Univ.)
資料名： Proceedings. IEEE INFOCOM  (Proceedings. IEEE INFOCOM)
巻： 2012 Vol.4  ページ： 2846-2850  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0920A  ISSN： 0743-166X  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： ボットネット(ボットマルウエア制御下のマシンのネットワーク)は現在のインターネットセキュリティの最も重大な脅威の1つと考えられている。これに対する研究は2つのカテゴリに分けられる。ネットワークレベル検出システムとホストレベル検出システムである。双方とも利点と欠点を有する。そのため,本論文では,双方のアプローチの利点を組み合わせる新しいシステムを提示した。有効性と効率である。このEFFORTと呼ぶ新しい検出フレームワークは高い精度と低いオーバヘッドを有する。EFFORTはホストレベルとネットワークレベル特徴を有し,両者の利点を強化しながら,弱点を補完する。ボット検出を効果的に行うために,3個の新しいモジュールを開発した。システム資源露出パターン,評判エンジン,ネットワーク情報取引率である。提案手法を実装し,実際に評価した。全ての15個のボットを検出した。

シソーラス用語： *コンピュータセキュリティ ,  攻撃行動 ,  *インターネット ,  負荷特性 ,  資源 ,  利用 ,  情報交換
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  *コンピュータネットワーク ,  サービス拒否攻撃 ,  ボットネット ,  リソース

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

タイトルに関連する用語 (2件)： ボット ,  マルウエア検出