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J-GLOBAL ID：201902222635172854   整理番号：19A0524166

モバイル機器の法医学的アーチファクトを検証するためのネットワークトラフィックの利用【JST・京大機械翻訳】

Using network traffic to verify mobile device forensic artifacts

著者 (6件)： Malik Nikunj (Johns Hopkins University Information Security Institute) ,  Chandramouli Jayanarayan (Johns Hopkins University Information Security Institute) ,  Suresh Prahlad (Johns Hopkins University Information Security Institute) ,  Fairbanks Kevin (Independent Contributor) ,  Watkins Lanier (Johns Hopkins University Information Security Institute) ,  Robinson William (Vanderbilt University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCNC  ページ： 1-6  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： 本論文は,ネットワーク挙動検査によるデバイス型検証の方法を提示した。本研究は,アクティブおよびパッシブネットワークトラフィックの両方を用いることにより,モバイルオペレーティングシステム(OS)を識別することができるので,NMAPまたはxProbeのような方法およびアプリケーションと比較した。反復可能な実験に基づく著者らのアプローチは,3つの主要なモバイルOSベンダ(すなわち,Android,iOS,およびMicrosoft)が,それらに送られるいくつかのネットワークトラヒックのネットワーク応答(例えば,ICMP pings)またはそれらによって要求される(例えば,ストリーミングTCP/IP)を,電池電力を保存する可能性があることを示唆している。その結果,それは装置のネットワーク挙動に影響を及ぼし,それらは特定のイベントを処理する。概念実証として次のステップを取った。(1)ICMPパケットは,(すなわち,ストリーミングビデオ)Android,iOS,およびMicrosoftモバイル機器によって能動的に受信される(すなわち,3)結果として得られたネットワークトラフィックを分析し,(4)機械学習法を訓練して,3つのOSタイプを識別する。この方法は,能動的あるいは受動的に生成されたネットワークトラヒックを用いてうまく動作することを実証した。この方法は,モバイルOSタイプの同定のためのMACアドレスまたは他の歴史的解析法にのみ依存する方法よりも柔軟である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ストリーミング ,  パケット ,  電池 ,  *アーチファクト ,  *ネットワーク ,  応用プログラム ,  機械学習 ,  TCP/IP ,  電力 ,  録画装置
準シソーラス用語： iOS ,  アンドロイド ,  モバイルプラットフォーム ,  *ネットワークトラフィック ,  *モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル機器 ,  法医学 ,  アーチファクト ,  検証 ,  ネットワークトラフィック