GHSOMを用いた時系列構造特徴の異常検知

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST12013

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2012/12/01

タイトル(英語): A Security Detection Approach on Data Structure Analysis in Time Series by GHSOM

著者名: 史 虹波(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Hongbo Shi(Yokohama National University),Tomoki Hamagmai(Yokohama National University)

要約(日本語): 近年、インターネットの普及に伴い、マルウェアを感染したコンピュータシステムも増えつつある。特に、マルウェアを感染したシステムはDNSサーバに大量な問い合わせメッセージを送ることでDDoS攻撃し、DNSサーバをサービス不能にするケースが多発している。一方、高速されたブラウザによるクエリの急増というDNS Prefechサービスがある。本研究は、機械学習の時系列解析によるDNS問い合わせの頻度を解析し、時系列変化の構造特徴による不正なDNS問い合わせを識別する手法を提案する。本提案を用いた実験結果は、DNS問い合わせサービスの正当性の判断により、感染システムを発見するを証明する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,412 Kバイト