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J-GLOBAL ID：201802220457452964   整理番号：18A0344224

局所適応多変量平滑化によるネットワーク異常検出の偽陽性の低減【Powered by NICT】

Reducing false positives of network anomaly detection by local adaptive multivariate smoothing

著者 (6件)： Grill Martin (Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Czech Republic) ,  Grill Martin (Cisco Systems, Inc., United States) ,  Pevny Tomas (Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Czech Republic) ,  Pevny Tomas (Cisco Systems, Inc., United States) ,  Rehak Martin (Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Czech Republic) ,  Rehak Martin (Cisco Systems, Inc., United States)
資料名： Journal of Computer and System Sciences  (Journal of Computer and System Sciences)
巻： 83  号： 1  ページ： 43-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0861A  ISSN： 0022-0000  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常検出パラダイムに基づくネットワーク侵入検知システムは,利用することが難しい高誤警報率を持っている。この弱点を解決するために,オンライン局所適応多変量平滑化(LAMS)による異常検出器の出力を平滑化することを提案した。LAMSは以前に観察された全ての類似ネットワーク事象に対するその出力の骨材を用いたネットワーク事象に関する異常検出器の出力を置換することにより異常検出によって導入された偽陽性の大部分を減少させることができる。議論は二つのドメイン:NetFlowと代理丸太におけるいくつかの異常検出器を含む広範な実験的評価によって支持された。最後に,提案した解決策は,非定常データの大きな流れを処理するために効率的に実装できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 骨材 ,  *平滑化 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 非定常性 ,  オンライン ,  誤警報率 ,  ネットワーク侵入検知システム ,  *誤検出 ,  *異常検出 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ネットワーク異常検出 ,  回帰平滑化 ,  偽陽性率の低減

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 局所適応 ,  多変量 ,  平滑化 ,  異常検出 ,  偽陽性