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J-GLOBAL ID：201702290430902454   整理番号：17A1267759

ログデータにおける異常値検出のための高性能バイオインフォマティクスツールの適用【Powered by NICT】

Applying High-Performance Bioinformatics Tools for Outlier Detection in Log Data

著者 (4件)： Wurzenberger Markus ,  Skopik Florian ,  Fiedler Roman ,  Kastner Wolfgang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBCONF  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： セキュリティ情報と事象管理(SIEM)と署名ベースIDSのような今日のセキュリティソリューションの大部分は演算子は,潜在的な攻撃ベクトルを評価し,タイムリーな方法で検出特徴と規則を更新する必要がある。しかし,今日の複雑で調整した高度持続的脅威(APT),マルウェア,ransomwareとツールキットは,複雑で多様なことができ,しばしば零日を利用する,純粋な署名ベースblacklistingアプローチはそれらを検出するのに十分でないことを示した。,異常ベース検出機構,システム挙動ベースライン-netflowデータまたはシステム検層データに基づく-を確立しようとするに向けての大きなパラダイムシフトを観測することができ,このベースラインからの偏差を報告した。これらの手法は期待できそうであるが,それらは通常スケーラビリティ問題に悩まされている。IT作業中に発生した検層データの量は指数関数的に増大しているので,この巨大な量のデータを取り扱う実時間でできることを必要である高速解析法。本論文では,高性能バイオインフォマティクスツールはこの問題に取り組むためにどのように適用できるかを実証した。サイバー攻撃を指す異常システム挙動を明らかにしたタイムリーに異常値検出のためのログデータへの応用を調べた。最後に,検出能力および提案した方法の実行時間性能を評価した。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： マルウェア ,  *検層 ,  迅速分析 ,  セキュリティ ,  指数関数 ,  ベクトル ,  基準線
準シソーラス用語： 実行時間 ,  検出能 ,  実時間 ,  パラダイムシフト ,  感知機構 , 【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)： ログデータ ,  異常値検出 ,  高性能 ,  バイオインフォマティクス ,  ツール