抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】