属性指向帰納によるネットワークログの特徴抽出と異常検知(ネットワークセキュリティ,<特集>ユビキタス社会を支えるコンピュータセキュリティ技術)
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概要
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ネットワーク監視には,連続的に出力される膨大なネットワークログから自動的に特徴を抽出し迅速に異常を検知するという課題がある.本論文では膨大なデータベースを要約することで特徴を抽出する属性指向帰納(AOI: Attribute Oriented Induction)を応用し,侵入検知システムなどのネットワークログを解析する方式を提案する.提案方式はログの特徴からAOIに必要な概念階層と呼ばれる階層構造を生成し,単位時間ごとにAOIアルゴリズムを適用することにより要約を出力する.そして,この要約を過去の要約と比較することにより異常を検知する.実環境において収集したネットワークログを用いて,提案方式の異常検知能力,処理速度を評価した.その結果,提案方式は,埋もれがちな小さな異常も検知でき,高速で処理ができることが示された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-08-15
著者
-
三宅 優
KDDI研究所
-
山田 明
株式会社KDDI研究所
-
竹森 敬祐
(株)KDDI研究所
-
田中 俊昭
株式会社 Kddi研究所
-
山田 明
(株)KDDI研究所
-
竹森 敬祐
株式会社 KDDI 研究所
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山田 明
株式会社 KDDI研究所
-
三宅 優
株式会社 KDDI研究所
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