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J-GLOBAL ID：202102245043201235   整理番号：21A0878416

ATMSim環境における異常トラヒック検出と自己相似性解析【JST・京大機械翻訳】

Anomalous Traffic Detection and Self-Similarity Analysis in the Environment of ATMSim

著者 (4件)： Jeong Hae-Duck J. (Department of Computer Software, Korean Bible University, Seoul 139-791, Korea) ,  Ahn WonHwi (Department of Computer Software, Korean Bible University, Seoul 139-791, Korea) ,  Kim Hyeonggeun (Department of Computer Software, Korean Bible University, Seoul 139-791, Korea) ,  Lee Jong-Suk R. (Department of Advanced Application Environment Development, National Institute of Supercomputing and Networking, Korea Institute of Science and Technology Information, Daejeon 34141, Korea)
資料名： Cryptography (Web)  (Cryptography (Web))
巻： 1  号： 3  ページ： 24  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7168A  ISSN： 2410-387X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット利用は,主に情報と通信ネットワークの急速な最近の発展とスマートフォンの広範な分布のため,着実に増加している。インターネット消費のこの増加の結果として,Webサービス,ソーシャルネットワーキングサービス(SNS),インターネットバンキング,および遠隔処理システムを含む様々なタイプのサービスが作成されている。これらのサービスは,グローバル生活の質を著しく強化した。しかし,この急速な発展の負の副作用として,深刻な情報セキュリティ問題も表面化され,インターネットプライバシー侵入とネットワーク攻撃に深刻になった。これらの問題に対処するプロセスに寄与する試みにおいて,本論文では,研究方法として,異常トラフィック検出測定解析シミュレータ(ATMSim)環境における自己相似解析を用いて,異常トラフィックを検出するプロセスを提案した。シミュレーションを行い,正常および異常トラフィックを測定した。第1に,10回の反復で48時間にわたり,アドレス分割プロトコル(ARP)と分散型サービスサービス(DDoS)を含む各攻撃に対する正常トラフィックを測定した。Hadoopは大量の収集データの処理を容易にするために使用され,その後,MapReduceはHadoop分散ファイルシステム(HDFS)でデータを保存後に利用された。Hadoopに関する新プラットフォーム,検出システムATMSimを用いて,正常および異常トラフィックの比較分析を自己相似解析を通して実行した後に,異常トラフィックを同定した。使用した攻撃方法に従って分割された4つのカテゴリー(正常局所エリアネットワーク(LAN)トラフィック,DDoS攻撃,およびARPスプーフィング,ならびにDDoSとARP攻撃)があった。ATMSim,異常トラフィック検出システムを用いて,実際の攻撃を効果的に同定できるかどうかを決定した。これを達成するために,ATMSimを各シナリオのシミュレーションに用いて,正常と異常トラフィックを識別する能力を試験した。四つの異なる交通タイプに対する自己相似性推定に基づく,この研究における図形および定量分析は,異常トラフィックが発生し,自己相似値が高いときに,バースト現象を示した。これは,LAN交通のような通常の交通時に得られた結果とは著しく異なった。更なる研究において,この異常検出手法は,人工ニューラルネットワーク(ANN)またはファジーアプローチのような行動を予測することができる生物学的に触発された技法で利用できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相似解 ,  シミュレータ ,  通信網 ,  ニューラルネットワーク ,  定量分析 ,  副作用 ,  バースト ,  LAN【通信】 ,  自己相似性 ,  *インターネット ,  Webサービス ,  情報セキュリティ ,  スマートフォン ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： DDoS攻撃 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 異常トラヒック検出 ,  確率的自己相似過程 ,  Hurstパラメータ ,  自己相似推定法 ,  ATMSim ,  通信網 ,  暗号

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

引用文献 (36件)：

• Kim, J. A Study on Mitigation Mechanism of DDoS Attacks Utilizing SDN. Master’s Thesis, Department of Information Security, Dongguk University, Seoul, Korea, 2015.
• Kim, J. Influence and Response of the Upsurge of Internet Information; Technical Report; Samsung Economic Research Institute: Seoul, Korea, 2007.
• Hong, S. An Efficient Prevention Technique Using the Reliable ARP Table for ARP Spoofing Attacks. Master’s Thesis, Department of Computing, Soongsil University, Seoul, Korea, 2011.
• Cho, J. A Study of Security Authentication Mechanism for DDoS Attack Prevention in the Internet Environment. Master’s Thesis, Department of Infomation & Communications, Gwangju University, Gwangju, Korea, 2012.
• Lee, H. Design of Effective Corresponding Model as a Security Policy Against Attacks of IP Spoofing in Enterprise Networks. Ph.D. Thesis, Department of Computer Science, Gyeongsang National University, Jinju, Korea, 2013.

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  異常トラヒック検出 ,  自己相似性 ,  解析