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J-GLOBAL ID:201802218906928013   整理番号:18A0516781

時間相関トラヒックを伴うネットワークにおける異常検出と帰属【Powered by NICT】

Anomaly Detection and Attribution in Networks With Temporally Correlated Traffic
著者 (7件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 131-144  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0507A  ISSN: 1063-6692  CODEN: IEANEP  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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通信網における異常検出は,ネットワークを確保の困難な作業の第一段階である,異常は疑わしい行動,攻撃,ネットワーク機能不全,または障害を示している可能性がある。本論文では,異常事象を検出するだけでなく,それを引き起こす流への異常に起因する問題を取り上げて論じた。この目的のために,Markov連鎖モデルによるネットワークにおける時間相関トラヒックのための新しい統計的決定理論的フレームワークを開発した。ここではまず,提案複合材料モデルのための一般化尤度比検定(GLRT)による最適異常検出問題を定式化した。これは法外に高価な組合せ最適化問題となる。二低複雑性異常検出アルゴリズムを開発した。第一はクロスエントロピー(CE)法,異常だけでなく属性異常を検出する流に基づいている。第二のアルゴリズムは凝集流変態に及ぼすGLRTによる異常検出 生交通流のコンパクトな低次元表現を行う。システムの異常を迅速に検出するために二つのアルゴリズムは互いに補完し,ネットワーク運用者は最初のフロー集約アルゴリズムを活性化することを可能にする。異常が検出され,演算子は,特異的流れはCEベースアルゴリズムを実行することにより異常さらに調べることができる。広範な性能評価を行い,合成および半合成データだけでなく,MAWIアーカイブから得られた実際のインターネットのトラフィックデータの上で提案アルゴリズムを実験し,最終的にその有用性に関する勧告を行った。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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計算機網 
タイトルに関連する用語 (3件):
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