文献

J-GLOBAL ID：201502200839397371   整理番号：15A1193988

C&Cトラフィック分類のための機械学習手法の評価

Evaluation of Machine Learning Techniques for C&C Traffic Classhification

著者 (9件)： 山内一将 (九大) ,  山内一将 (九州先端科学技術研) ,  山内一将 (NTT西日本) ,  川本淳平 (九大) ,  川本淳平 (九州先端科学技術研) ,  堀良彰 (九州先端科学技術研) ,  堀良彰 (佐賀大) ,  櫻井幸一 (九大) ,  櫻井幸一 (九州先端科学技術研)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 56  号： 9  ページ： 1745-1753 (WEB ONLY)  発行年： 2015年09月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： インターネットの普及にともない,ボットネットによる被害が増大している。一般的なボットネットでは踏み台となる端末の制御を行うためにCommand and Control(C&C)サーバを利用している。そのため,ボットネット対策手法の1つとしてC&Cサーバの検知が注目されている。しかし,C&Cサーバが用いるプロトコルの多様化により通信方法やネットワーク構造も多様化し,C&Cサーバの検知が困難となっている。本研究ではC&Cサーバが用いるプロトコルによらずC&Cサーバを検知するために特徴ベクトルの定義を行う。また,実データを用いて通常の通信とC&Cサーバによる通信の分類を行い,C&Cサーバの用いるプロトコルに特化しない手法としての有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *コンピュータセキュリティ ,  インターネット ,  *コンピュータウイルス ,  *機械学習 ,  検出 ,  通信信号 ,  分類 ,  クライアントサーバシステム
準シソーラス用語： *ボットネット ,  *異常検出 ,  トラフィック【通信】 ,  C&Cサーバ

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (16件)：

• Vania, J., Meniya, A. and Jethva, H.B.: A Review on Botnet and Detection Technique, International Journal of Computer Trends and Technology, Vol.4, No.1, pp.23-29 (2013).
• Kondo, S. and Sato, N.: Botnet Traffic Detection Techniques by C&C Session Classification Using SVM, Proc. 2nd International Workshop on Security (IWSEC 2007), pp.91-104 (2007).
• Goebel, J. and Holz, T.: Rishi: Identify bot contaminated hosts by IRC nickname evaluation, Proc. 1st USENIX HotBots (2007).
• Narang, P., Ray, S., Hota, C. and Venkatakrishnan, V.: PeerShark-Detecting Peer-to-Peer Botnets by Tracking Conversations, Proc. IEEE Security & Privacy Workshops (SPW 2014), pp.108-115 (2014).
• Ashley, D.: An Algorithm for HTTP Bot Detection, Research paper, University of Texas - Information Security Office (2011).

タイトルに関連する用語 (4件)： トラフィック分類 ,  機械学習 ,  手法 ,  評価