文献

J-GLOBAL ID：201502216030545446   整理番号：15A1193990

挙動に基づくポートスキャン検知の自動化に向けた学習アルゴリズムの提案とその性能評価

A Learning Algorithm for Behavior-based PortScan Automatic Detection and Its Evaluation

著者 (11件)： WANG Can (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  WANG Can (九州先端科学技術研) ,  WANG Can (NTT東日本) ,  FENG Yaokai (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  FENG Yaokai (九州先端科学技術研) ,  川本淳平 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  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 全学教育機構) ,  櫻井幸一 (九大 大学院システム情報科学研究院) ,  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： 1770-1781 (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： 近年,挙動に基づく検知手法はインターネット上の攻撃を検知する手法として注目を浴びてきた。この手法は学習データから抽出した通常モードを利用して異常検知を行う。そのため,他の閾値を用いた手法と異なり事前に通常と異常を区別する閾値を決める必要がない。通常モードを抽出には,事前に与えられた度数分布図に対して学習アルゴリズムを適用する。しかしながら,既存研究では度数分布図に対する学習アルゴリズムにおいて,パラメータチューニングが必要であった。本研究では挙動に基づく検知手法において,パラメータなしの学習アルゴリズムを提案する。また,実験検証により,本提案の学習アルゴリズムはインターネット上の攻撃の検知に有効であることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *コンピュータセキュリティ ,  *検出 ,  *学習アルゴリズム ,  機械学習 ,  *攻撃行動 ,  性能評価 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： *ネットワーク侵入検知 ,  *ポートスキャン ,  脆弱性

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (25件)：

• 総務省:平成26年版情報通信白書,総務省(オンライン),入手先〈http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h26/html/nc253120.html>(参照2014-12-05).
• 山田正平,見神宏紀,木村啓二ほか:不正侵入検知システムにおけるマルチコア上でのシグネチャ割当によるレイテンシ削減手法,情報処理学会研究報告,Vol.2014-ARC-209, No.2, pp.1-8 (2012).
• Modia, C., Patela, D., Borisaniya, B., et al.: A survey of intrusion detection techniques in Cloud, Journal of Network and Computer Applications, Vol.36, No.1, pp.42-57 (2013).
• Denning, D.E.: An Intrusion-Detection Model, IEEE Trans. Software Engineering - Special Issue on Computer Security and Privacy, Vol.13, No.2, pp.222-232(1987).
• Feng, Y., Hori, Y., Sakurai, K., et al.: A Behavior-Based Method for Detecting Distributed Scan Attacks in Darknets, Journal of Information Processing, Vol.21, No.3, pp.527-538 (2013).

タイトルに関連する用語 (7件)： 挙動 ,  ポート ,  スキャン ,  自動化 ,  学習アルゴリズム ,  提案 ,  性能評価