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J-GLOBAL ID：201702240971866140   整理番号：17A1646559

無線センサネットワークに対する攻撃の検出のための特徴空間の形式化【Powered by NICT】

Formalization of the feature space for detection of attacks on wireless sensor networks

著者 (4件)： Zikratov Igor A. (ITMO University, Saint Petersburg, Russia) ,  Korzhuk Victoria (ITMO University, Saint Petersburg, Russia) ,  Shilov Ilya (ITMO University, Saint Petersburg, Russia) ,  Gvozdev Alexey (ITMO University, Saint Petersburg, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FRUCT  ページ： 526-533  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： は統計的方法を用いた無線センサネットワークにおけるノードの異常行動を検出するために,特徴空間の定式化を述べた。ZigBeeプロトコルスタックに基づく無線センサネットワークのインフラストラクチャに破壊的影響の主な方法を考察した。一貫性,及びアベイラビリティ,機械学習と数学統計法を用いて検出できる理論的にに対する攻撃に特に注意を払った。標準と仕様,攻撃に基づいて,50以上の特徴の空間を開発した。Shannon,Kullbackと蓄積された周波数の方法を用いて,定式化された標識の情報価値を評価した。情報含有量を計算するために用いられている特徴,統計収集期間とサンプルサイズの情報含有量間に存在する依存性に関する結論を引き出した。結果受けは,ネットワーク特性に依存して攻撃の分類のための最も適切な特性の更なる評価の基礎として用いることができる。将来,本研究の主な目的は,システムに関する情報源としての一定期間相互作用の統計を用いた侵入検出システムを構築することである。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： 統計的方法 ,  機械学習 ,  インフラストラクチャー ,  アベイラビリティ ,  *センサネットワーク ,  *ネットワーク ,  情報源 ,  定式化 ,  相互作用
準シソーラス用語： 侵入検知 ,  情報価値 ,  プロトコルスタック ,  ZigBee規格 ,  異常行動 ,  *特徴空間 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線センサネットワーク ,  攻撃 ,  特徴空間 ,  形式化