時系列データからの多層ネットワーク特徴抽出手法の提案 : Eigen Co-occurrence Matrix(ECM)(セッション1C : アルゴリズム)(夏のデータベースワークショップ : DBWS2004)
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概要
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コンピュータのセキュリティを考える上で重要な問題の1つに、有効なユーザに成りすますことによる不正行為を検知することが挙げられる.不正行為を検知する方法としては、異常検知によるアプローチが有効である.異常検知は、有効なユーザの挙動を学習することによりユーザのモデルを作成し、そのモデルから逸脱する挙動を異常と検知する.本稿では、異常検知に用いられる時系列データからのユーザの挙動の特徴抽出に着目し、Eigen Co-occurrence Matrix(ECM)手法という新たな時系列データからの特徴抽出手法を提案する.ユーザのUNIXコマンド時系列からECM手法を用いて特徴抽出を行い、異常検知に利用する.Schonlauらが提供するUNIXコマンドデータに対して成りすまし検知の実験を行った.
- 2004-07-06
著者
-
加藤 和彦
筑波大学システム情報工学研究科
-
岡 瑞起
筑波大学大学院
-
岡 瑞起
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
岡 瑞起
筑波大学
-
小磯 知之
筑波大学大学院
-
小磯 知之
筑波大学:(現)東日本電信電話株式会社
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