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J-GLOBAL ID：201702269481277578   整理番号：17A1645735

PeerHunter:地域挙動解析による検出ピアツーピアボットネット【Powered by NICT】

PeerHunter: Detecting peer-to-peer botnets through community behavior analysis

著者 (2件)： Zhuang Di (Department of Electrical Engineering, University of South Florida, Tampa, Florida 33620) ,  Chang J. Morris (Department of Electrical Engineering, University of South Florida, Tampa, Florida 33620)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DESEC  ページ： 493-500  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： ピアツーピア(P2P)ボットネットは,種々のサイバー犯罪の原因であることをインフラストラクチャとしてのネットワークセキュリティにおける主要な脅威の1つとなっている。いくつかの既存の研究は伝統的なボットネットを効果的に検出と主張されているが,P2Pボットネットを検出する問題は,より挑戦的な課題を含んでいる。本論文では,群集挙動解析に基づく方法,PeerHunterであるP2P構造を介して通信するボットネットを検出できるを示した。PeerHunterはP2P宿主検出成分から始まる。コミュニティへクラスタボットに主な特徴として相互接触を用いた。最後に,潜在的なボットネットコミュニティを検出し,さらにボット候補を同定するための地域挙動解析を用いた。実および模擬ネットワークトレースを用いた広範な実験により,PeerHunterは非常に高い検出率と低い誤検出を達成することができる。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： *コミュニティ ,  インフラストラクチャー ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 誤検出 ,  検出率 ,  *ボット ,  ネットワークセキュリティ ,  サイバー犯罪 ,  *ボットネット ,  *ピアツーピア ,  *挙動解析 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： 地域 ,  挙動解析