文献

J-GLOBAL ID：201802284823032950   整理番号：18A0200189

それこちら低誤警報率を用いた実時間ネットワーク異常検出【Powered by NICT】

Catch It If You Can: Real-Time Network Anomaly Detection with Low False Alarm Rates

著者 (5件)： Kathareios Georgios ,  Anghel Andreea ,  Mate Akos ,  Clauberg Rolf ,  Gusat Mitch
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLA  ページ： 924-929  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： 教師なし異常検出(AD)は,しばしば新しいcyberattacksに対する有望性を示している。しかし,異常であるとは限らない悪意のあるとして,そのようなシステムは,驚異的な誤警報率を生成した。得られたマニュアル検証作業負荷はしばしばIT演算子を圧倒する:それは数桁系反応を減速させ,最終的にその適用性を妨害する。,二つの学習段階を結合することにより人力作業負担を減少させることをリアルタイムネットワークADシステムを提案した。第一段階は,浅いオートエンコーダを用いた適応教師なしADを行う。第二段階では,マニュアル分類モデリングによる偽陽性をフィルタリングするカスタム最近接分類器を使用した。1050Gbps速度のためのプロトタイプを実装し,全国ネットワーク演算子からの交通と評価:我々は98.5%の真と1.3%偽陽性率を達成し,一方5xによるヒト介入速度が低下した。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： マニュアル ,  適応性 ,  モデリング ,  学習 ,  ヒト ,  フィルタリング ,  *ネットワーク ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  誤検出 ,  *異常検出 ,  *実時間 ,  *誤警報率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 誤警報率 ,  実時間 ,  異常検出