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J-GLOBAL ID：201702251761122589   整理番号：17A0536630

仮想机回放に基づく悪意行為検出技術【JST・京大機械翻訳】

Techniques for Detecting Malicious Behavior Based on Virtual Machine Replay

著者 (6件)： Yin Zhengguang (School of Computer,Wuhan University) ,  Yu Rongwei (School of Computer,Wuhan University) ,  Wang Lina (School of Computer,Wuhan University) ,  Liu Weijie (School of Computer,Wuhan University) ,  Song Yan (Science and Technology on Information Assure Laboratory) ,  Tan Cheng (School of Computer,Wuhan University)
資料名： Wuhan Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Wuhan Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 62  号： 5  ページ： 437-443  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1552A  ISSN： 1671-8836  CODEN： WDXLA5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティング環境において,高柔軟性,高拡張性,および一般化のような多くの特性があり,悪意のある挙動検出技術の誤警報率は高く,悪意のない挙動検出能力は低下する。本論文では,挙動関連グラフに基づく警報相関アルゴリズムと仮想仮想に基づく早期警報機構を含む仮想仮想に基づく悪意挙動検出モデルを提案した。まず第一に,VMM層におけるネットワーク侵入検知とVMIに基づくホスト検出システムは,ネットワーク層とバーチャルマシンの内部の二層検出を実現して,次に,警報を結合することによって警報を検出して,実験結果により,再生は,REVIRTと比較して21.8%減少し,そして,この方法は,単一検出法よりも,検出率を有意に改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  柔軟性 ,  アルゴリズム ,  *検出法 ,  仮想機械システム
準シソーラス用語： 検出率 ,  二層 ,  ネットワーク層 ,  検知システム ,  ネットワーク侵入検知 ,  検出能 ,  誤警報率 ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： virtualization security ,  virtual machine replay ,  malicious behavior detection ,  behavior association graph

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 仮想 ,  机 ,  行為 ,  検出技術