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J-GLOBAL ID：201502253989694264   整理番号：15A0213235

ダークネットトラフィック観測によるDDoSバックスキャッタ判定

Detecting Backscatter of DDoS Attacks from Darknet Traffic

著者 (6件)： 古谷暢章 (神戸大 大学院工学研究科) ,  BAN Tao (情報通信研究機構) ,  中里純二 (情報通信研究機構) ,  島村隼平 (クルウィット) ,  北園淳 (神戸大 大学院工学研究科) ,  小澤誠一 (神戸大 大学院工学研究科)
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： 114  号： 340(ICSS2014 51-62)  ページ： 49-53  発行年： 2014年11月20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： DDoS攻撃は企業や団体に深刻な経済損害を与える脅威であり,早急にDDoS攻撃を検知することが重要である。本研究では,ダークネットセンサで観測されたパケットトラフィック情報からDDoS攻撃によるバックスキャッタであるか否かを高速に判定する手法を提案する。短時間のパケットデータから送信元/送信先ポートや送信元/送信先IPなどに関連した12の特徴を抽出し,サポートベクターマシーン(SVM)を用いた分類を試みる。評価実験では,バックスキャッタか否かのラベル情報を与えることのできる80番ポートからのTCPパケットと53番ポートからのUDPパケットを用いて,これらの特徴ベクトルからDDoS攻撃によるバックスキャッタか否かの判定を行う。評価実験により,提案手法によって高い精度でバックスキャッタを判別できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *トラヒック測定 ,  センサ ,  通信方式 ,  *後方散乱 ,  特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  分類 ,  TCP/IP ,  プロトコル ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： *DDoS攻撃 ,  SVM分類 ,  TCP【プロトコル】 ,  UDP ,  *ダークネット ,  パケット通信

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

引用文献 (10件)：

• P. A. R. Kumar, S. Selvakumar, "Distributed Denial-of-Service (DDoS) Threat in Collaborative Environment - A Survey on DDoS Attack Tools and Traceback Mechanisms," Advance Computing Conference, IACC 2009, pp. 1275-1280, 2009.
• D. Moore, C. Shannon, G. Voelker, and S. Savage, "Network Telescopes: Techical Report," Technical report, Caida, 2004.
• K. Nakao, D. Inoue, M. Eto, K. Yoshioka, "Practical correlation analysis between scan and malware profiles against zero-day attacks based ondarknet monitoring," IEICE Trans. on Information and Systems, vol.E92-D, no.5, pp. 787-798, 2009.
• V. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory," Springer- Verlag, New York 1995.
• C. W. Hsu, C. C. Chang, C. J. Lin, "A practical guide to support vector classification," Technical report, Department of Computer Science, National Taiwan University. 2003.

タイトルに関連する用語 (2件)： 観測 ,  DDoS