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J-GLOBAL ID：201802243035609784   整理番号：18A0196278

オンラインLanczos法を用いたストリーミング検層からの高速ボットネット検出【Powered by NICT】

Fast botnet detection from streaming logs using online lanczos method

著者 (10件)： Chen Zheng (College of Computing & Informatics, Drexel University) ,  Yu Xinli (Department of Mathematics, Temple University) ,  Zhang Chi (Department of Computer Science, Maryland University at Baltimore County) ,  Zhang Jin (CA Technologies, Inc.) ,  Lin Cui (CA Technologies, Inc.) ,  Song Bo (College of Computing & Informatics, Drexel University) ,  Gao Jianliang (College of Computing & Informatics, Drexel University) ,  Hu Xiaohua (College of Computing & Informatics, Drexel University) ,  Yang Wei-Shih (Department of Mathematics, Temple University) ,  Yan Erjia (College of Computing & Informatics, Drexel University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 1408-1417  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： 配位ボットの群,ボットネットはDDOS,クリック詐欺,Webスクレーピング,スパム/噂分布などのような悪意のあるインターネット活性の主要なプラットフォームになってきている。ストリーミングWebサーバログからボットネット検出のための新しいアプローチの設計と実験,その広い適用性,リアルタイム保護能力,使用の容易さと高感度データのより良いセキュリティによる動機づけに焦点を当てた。著者らのアルゴリズムは,主成分分析(PCA)により誘発されたデータにおける相関を捕捉することであると,立方晶の三次元以下の,滑り時間窓よりもむしろ固定時間窓を用いたボットネットをより正確に検出かつ高感度を可能にするからPCAベースボットネット検出の時間計算量を改善するためのLanczos法を認識し,適応する最初である。一般化オンライン相関行列更新式,対称行列の誤差限界と非減少固有値に基づく著者らの目的のためのLanczos反復のための新しい停止条件に寄与している。e-コマースWebサイト記録のデータセットについて,実験は,異なる時間窓を有するLanczos法の時間コストはPCAのわずか20%~25%を一貫して示した。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： 主成分分析 ,  電子商取引 ,  適応性 ,  アルゴリズム ,  *ストリーミング ,  固有値 ,  インターネット ,  三次元 ,  Web【情報システム】 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： Webサイト ,  時間窓 ,  *ボット ,  *ボットネット ,  *Lanczos法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンライン ,  Lanczos法 ,  ストリーミング ,  検層 ,  ボットネット