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J-GLOBAL ID：201802272719603169   整理番号：18A1244112

ソフトウェアセキュリティ改善のための異種異常検出器の結合【JST・京大機械翻訳】

Combining heterogeneous anomaly detectors for improved software security

著者 (4件)： Khreich Wael (Software Behaviour Analysis (SBA) Research Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Canada) ,  Murtaza Syed Shariyar (Software Behaviour Analysis (SBA) Research Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Canada) ,  Hamou-Lhadj Abdelwahab (Software Behaviour Analysis (SBA) Research Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Canada) ,  Talhi Chamseddine (Department of Software Engineering and Information Technology, Ecole de technologie superieure, Montreal, Canada)
資料名： Journal of Systems and Software  (Journal of Systems and Software)
巻： 137  ページ： 415-429  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0845B  ISSN： 0164-1212  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： ホストベースの異常検出システム(ADS)は,通常のソフトウェア挙動からの有意な偏差を監視する。いくつかの技術が,システムコールシーケンスにおける異常を検出するために研究されてきた。これらの中で,シーケンス時間遅延埋め込み(STIDE),隠れMarkovモデル(HMM),および一クラスサポートベクトルマシン(OCSVM)は,異常検出精度の高いレベルを示した。ADSは新しい攻撃を検出することができるが,それらは通常のソフトウェア挙動の完全な記述を得ることの困難さにより多数の誤警報を発生させる。本論文では,不均一検出器(例えば,STIDE,HMM,およびOCSVM)からの決定を,受信者動作特性(ROC)空間におけるBoole組合せを用いて効率的に結合し,誤警報を低減する多重検出器ADSを提案した。LinuxおよびWindowsオペレーティングシステムから生成した2つの現代および大規模システムコールデータセットに関する結果は,提案ADSが単一の最良検出器および均一検出器の集合に基づくADSよりも一貫して性能が優れていることを示した。ゼロパーセント警報率の動作点において,提案した多重検出器ADSは,Linuxデータセット上で500%,ウィンドウデータセット上で25%まで真の陽性率を増加させた。さらに,複数の不均一検出器からの決定の組合せにより,ADSをより信頼性があり,回避と敵攻撃に対して弾力性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大規模系 ,  警報 ,  Linux ,  多重化 ,  隠れMarkovモデル ,  オペレーティングシステム ,  *ソフトウェア ,  信頼性 ,  Windows ,  弾性 ,  *検出器 ,  セキュリティシステム
準シソーラス用語： 陽性率 ,  誤警報 ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 異常検出システム ,  侵入検知システム ,  不均一で信頼できるシステム ,  決定レベルの組合せ

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソフトウェアセキュリティ ,  異常検出