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J-GLOBAL ID：201902265347409625   整理番号：19A0517161

SOSSとFarimaモデルを用いた分解制御とデータPlanesネットワークトラフィックのLRD挙動解析に基づく異常検出【JST・京大機械翻訳】

Anomaly Detection Based on LRD Behavior Analysis of Decomposed Control and Data Planes Network Traffic Using SOSS and FARIMA Models

著者 (4件)： AsSadhan Basil (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, and Center of Excellence in Information Assurance (CoEIA), King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Zeb Khan (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, and Center of Excellence in Information Assurance (CoEIA), King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Al-Muhtadi Jalal (Center of Excellence in Information Assurance (CoEIA), and Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Alshebeili Saleh (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, and KACST-TIC in RF and Photonics for the e-Society (RFTONICS), King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 13501-13519  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 低容量攻撃や異常のようなネットワークトラヒックにおける異常の検出は,今日の大量のインターネットトラヒックにおけるプレス問題になっている。この目的のために,ネットワークトラヒックの長距離依存性(LRD)挙動推定に基づく技術を含む様々な異常検出技術が開発されている。しかしながら,既存のLRDベースの技術は,凝集WHOLE(制御プラスデータ)トラフィックを分析する。それは,トラフィックにおける短期間と低容量の攻撃と異常を検出するのに十分ではないかもしれない。これは,このような異常が通常の背景交通の大容量において目立たない可能性があるためである。この問題を解決するために,制御とデータ平面トラフィックのLRD挙動を別々に調べる方法を提案し,検出効率を改善した。LRD挙動解析のために,提案した方法は,二次自己相似および分数自己回帰統合移動平均モデルの相関構造を統合した。提案した方法の性能を経験的に評価し,King Saud大学のネットワークで捕捉された比較的最近の実際のインターネットトラフィックについて検証した。解析と結果は,提案した方法が効率的にそのような低い体積と短い継続時間の攻撃とトラフィックの異常を検出することを実証した。それは,それを制御とデータ平面トラフィックに分解することなく,凝集WHOLEトラフィックを単に分析することによって検出されない。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： プレス ,  凝集 ,  インターネット ,  *ネットワーク ,  検出効率 ,  継続時間
準シソーラス用語： 自己回帰 ,  大容量 ,  距離依存性 ,  *異常検出 ,  *挙動解析 ,  *ネットワークトラフィック ,  Planes , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  移動通信  (ND08030H) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分解 ,  ネットワークトラフィック ,  挙動解析 ,  異常検出