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J-GLOBAL ID：201802217009419110   整理番号：18A0197336

文脈の問題:文脈情報を提供するにより増強された侵入検出【Powered by NICT】

A question of context: Enhancing intrusion detection by providing context information

著者 (4件)： Anton Simon Duque (Intelligent Networks Research Group, German Research Center for Artificial Intelligence, Kaiserslautern, Germany) ,  Fraunholz Daniel (Intelligent Networks Research Group, German Research Center for Artificial Intelligence, Kaiserslautern, Germany) ,  Schotten Hans D. (Intelligent Networks Research Group, German Research Center for Artificial Intelligence, Kaiserslautern, Germany) ,  Teuber Stephan (Group Information Security, Volkswagen AG, Wolfsburg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CTTE  ページ： 1-8  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： 第四次産業革命と相互接続性の増加のために,産業用ネットワークは,公的に利用可能なネットワークに開かれたが増加している。管理可能性と柔軟性の膨大な利益とは別に,開放性も,悪意の敵対者の大きな攻撃表面をもたらした。オフィス環境と比較して,産業用ネットワークは非常に高い体積データであった。それに加えて,各遅延は収入の損失につながるであろう。,工業的応用のための侵入検出システムは,オフィスベースの侵入検知システムとは異なる要求を持っている。一方,産業用ネットワークは製造実行システムと企業資源計画による文脈情報の多くを提供することができる。さらに,産業用ネットワークは,より均一で,異常値を決定するために容易にする傾向がある。本研究では,産業用ネットワーク挙動の抽象的シミュレーションを作成した。悪意のある作用は有効挙動の配列のセットに導入した。最後に,文脈ベースと文脈で侵入検知システムは,攻撃を見出した。結果を比較し,コメントした。文脈情報は情報の唯一の源,例えばネットワークを用いた侵入検出よりも信頼できる悪意のある行動を同定することを助けることができることが分かった。Copyright 2018 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： *ネットワーク ,  柔軟性 ,  セキュリティシステム ,  相互接続 ,  異常値 ,  セキュリティ ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 侵入検知システム ,  敵対者 ,  開放性 ,  Industry4.0 ,  *侵入検知 ,  *文脈情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  文脈情報 ,  増強 ,  侵入