攻撃イベント数に関する調査および理論統計分布へのモデル化(セッション4)
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概要
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サイバーテロに関する脅威が高まる中,侵入検知システム(IDS:Intrusion Detection System)を用いてネットワークシステムを監視するセキュリティ運用センタ(SOC : Security Operation Center)の構築が進められている. socでは. IDSログの中から異常な特徴を持つ攻撃イベントを,運用者の経験に基づき検出している.本研究では,異常なイベントの検出精度を高めるために,平常時のイベントの統計分布に関する調査を行い,その観測値から理論的な統計分布を求める手法を提案する.イベントに関する調査対象として,頻度,到着間隔,継続回数の3つのパラメータを扱うことにする.実運用されているIDSログを用いて調査を行った結果,頻度に関してはポアソン分布にモデル化でき,到着間隔ならびに継続目数については指数分布にモデル化できることがわかった.攻撃イベントの統計分布をモデル化しておくことで,各種異常検出アルゴリズムの精度を高めることが可能になる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-02-26
著者
-
竹森 敬祐
(株)KDDI研究所
-
田中 俊昭
株式会社 Kddi研究所
-
田中 俊昭
(株)KDDI研究所
-
三宅 優
(株)KDDI研究所
-
竹森 敬祐
慶唐義塾大学理工学部情報工学科
-
笹瀬 巌
慶唐義塾大学理工学部情報工学科
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