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J-GLOBAL ID：201802265769586218   整理番号：18A0328429

近最適blacklisting【Powered by NICT】

Near-optimal blacklisting

著者 (2件)： Dimitrakakis Christos (Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden) ,  Mitrokotsa Aikaterini (Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden)
資料名： Computers & Security  (Computers & Security)
巻： 64  ページ： 110-121  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0995A  ISSN： 0167-4048  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： 多くの応用は,資源を共有する剤を含み,ネットワークやサービスである。剤である正直な場合,システムは良好に機能し,は正味利益である。残念なことに,いくつかのエージェントは,悪意のあるかもしれないが,それはそれらを検出するために困難である。blacklist剤永久の意思決定問題を考察し,期待利益を最大にするために。永久blacklistにノード決定効率的に問題は効率的な侵入応答,ネットワーク管理の範囲の種々の応用を持ち,内部ネットワークにおけるマルウェア感染ホストとネットワークにおけるサービスの効率的な配送を停止させた。本論文において,筆者らはサービスプロバイダのコストを最小化しながらこのblacklistingを効率的に実行する方法を提案した。この手法は極めて一般的であり,全ての以前に述べた応用に適用し,理解を容易にすることができたが,インターネットサービスプロバイダ(ISP)は,不正行為ノードをblacklistかどうか決定する必要がある問題を考察した。は自明ではない,blacklistingは誤って正直なノード(エージェント)を放出する可能性がある。逆に,ノードを可能にするままに情報を得るが,筆者らは悪意のある挙動のためにコストを招く可能性がある。はこの問題のための準最適意思決定を行うための効率的なアルゴリズム(HiPER)を提案した。さらに,マルコフ決定過程(MDP)に問題を減少させることにより三つのアルゴリズムを導出した。理論的には,HiPERで最適に近いことを示した。実験では,その性能は完全MDP溶液のそれ,後者の(強い)条件が満たされるとき,に近かった。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： 意思決定 ,  *ネットワーク ,  マルウェア ,  ネットワーク管理 ,  感染 ,  アルゴリズム ,  エージェント
準シソーラス用語： Markov決定過程 ,  詐欺 ,  ISP【インターネット】 ,  サービスプロバイダ ,  侵入 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 決定理論 ,  ブラックリスト ,  マルコフ決定過程 ,  最適停止 ,  期待される損失 ,  ネットワーク管理

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