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J-GLOBAL ID：201702267745527531   整理番号：17A0381053

DNSネットワークにおけるビッグデータ問題に対処するための半教師つき機械学習を用いた【Powered by NICT】

Using semi-supervised machine learning to address the Big Data problem in DNS networks

著者 (8件)： Watkins Lanier (Johns Hopkins University, Information Security Institute, Baltimore, MD USA) ,  Beck Sean (Johns Hopkins University, Information Security Institute, Baltimore, MD USA) ,  Zook Jared (Johns Hopkins University, Applied Physics Laboratory, Laurel, MD, USA) ,  Buczak Anna (Johns Hopkins University, Applied Physics Laboratory, Laurel, MD, USA) ,  Chavis Jeffery (Johns Hopkins University, Applied Physics Laboratory, Laurel, MD, USA) ,  Robinson William H. (Vanderbilt University, Depts. of Electrical Eng. and Computer Science, Nashville, TN, USA) ,  Morales Jose A. (Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Mishra Samuel (Department of Computer Science, New York University, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCWC  ページ： 1-6  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： サイバーセキュリティ(すなわち,解析するために多すぎるネットワークデータ)化合物におけるビッグデータの問題は毎日それ自身。我々のアプローチは,ビッグデータの基本的な特性に基づいている:tradditionally安全な企業(すなわち,多重防護を用いて)におけるネットワークトラフィックの圧倒的大部分は悪意のない。サイバーセキュリティにおけるビッグデータ問題を除去する1つの方法は,企業の悪意のないネットワークトラヒックの圧倒的多数を無視し,疑わしいまたは悪意のあるネットワークトラヒックの少量のみに焦点を当てることである。我々のアプローチは,簡単なクラスタ化とともに正確かつ迅速に非疑わしいネットワークトラフィックを除くために知られている悪意のあるドメイン(すなわち,アンカー)で強化されたデータセットを用いた。著者らのアルゴリズムは,分で百万ドメイン名サービス(DNS)質問の悪意のないデータの約97%(使用したアルゴリズムに依存して)を除去する正確に未知の疑わしいネットワークトラフィックの小さな割合を同定するための予測能力を実証した。得られたネットワークトラヒックは伝統的な評判システム,ブラックリスト,社内脅威追跡源(virustotal.comを使用)を用いて解析し企業ネットワーク内からアクセスされている有害なドメインを同定することができることを示した。具体的には,著者らの結果は,この方法が400K質問回答ドメイン(完全な悪意のあるドメイングランドトルースを持つ)のデータセットを減少させるすべてのマルウェアドメインのわずか3%を含む99%までできることを示した。さらに,この能力は一千万質問回答対,1時間以内に97%減少させることができるにスケーリングすることを示した。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： 小規模 ,  *ネットワーク ,  安全性 ,  クラスタ化 ,  多重防護 ,  アルゴリズム ,  *機械学習
準シソーラス用語： 企業ネットワーク ,  ブラックリスト ,  評判システム ,  予測能力 ,  ドメインネーム ,  ネットワークトラフィック ,  サイバーセキュリティ ,  *ビッグデータ , 【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)： DNS ,  ビッグデータ ,  対処 ,  教師 ,  機械学習