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J-GLOBAL ID：201702238476283872   整理番号：17A1273295

クラウドコンピューティングの確保ネットワーク層のための強化された侵入検知フレームワーク【Powered by NICT】

An enhanced intrusion detection framework for securing network layer of cloud computing

著者 (2件)： Arjunan Kamatchi (Computer Science and Engineering Department, National Institute of Technology, Goa, India) ,  Modi Chirag N. (Computer Science and Engineering Department, National Institute of Technology, Goa, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISEASP  ページ： 1-10  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 仮想化がクラウドコンピューティングの重要なイネイブラーである。仮想化の現在の実装における多数の脆弱性のために,セキュリティは,クラウドコンピューティングの主要な関心事である。本論文では,雲の仮想ネットワーク層での侵入を検出するための強化されたセキュリティフレームワークを提案した。考えられる攻撃を検出するための標識と異常ベースの技術を組み合わせたものである。異なる分類器を用い,すなわち;ナイーブBayes,ディシジョンツリー,ランダムフォレスト,余分なツリーと線形判別分析貫入岩体の効率的かつ効果的な検出法。各クラスタで,全雲における分散攻撃を検出するために,雲の各領域から侵入証拠を収集し,最終意思決定のためのDempster-Shafer理論(DST)を適用した。異なる侵入データセットを用いてオフラインシミュレーションによる雲IDS要件の観点から提案したセキュリティフレームワークを解析した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定 ,  ディシジョンツリー ,  検出法 ,  *セキュリティ ,  クラスタ
準シソーラス用語： Dempster-Shafer理論 ,  *侵入 ,  線形判別分析 ,  ランダムフォレスト ,  仮想ネットワーク ,  脆弱性 ,  仮想化 ,  *侵入検知 ,  *ネットワーク層 ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウドコンピューティング ,  ネットワーク層 ,  強化 ,  侵入検知 ,  フレームワーク