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生物指向型アプローチによるコンピュータウイルスの伝播防止システムに関する研究

面向生物的计算机病毒传播预防系统研究

基本信息

批准号：
15700075
负责人：
岡本剛
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Kanagawa Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、コンピュータウイルスの増殖を防ぐことを目的とし、パケットフィルタリングの実装と、免疫システムを模擬した侵入検出手法の改良を行った。・パケットフィルタリングの実装ネットワーク上のパケットを取捨選択するパケットフィルタリングは、1台のコンピュータを1つの細胞に対応させたとき、細胞膜のような役割を果たすと考えられる。昨年度は、DNSから受信した正引き応答により、通常のパケット(自己)とコンピュータウイルスのパケット(非自己)を自動的に識別する手法を提案し、シミュレーションにより実在するコンピュータウイルスに対して有効であることを示した。本年度は、提案した手法をLinuxのNetfilterモジュールとして実装し、研究室のネットワークでその有効性を評価し、ユーザの利便性を低下させることなく、コンピュータウイルスの増殖を止められることを確認した。実装したNetfilterモジュールはホームページにて公開する予定である。・免疫システムを模擬した侵入検出手法の改良免疫システムを模擬した侵入検出手法は、昨年度に提案した手法であり、本年度は、検出精度を改善するため、改良を行った。ここでの侵入検出とは、正規のユーザの操作と、それ以外のユーザ(コンピュータウイルスを含む)の操作を識別することである。本手法は、免疫システムに見られる多様性と特異性に基づいた手法であり、従来の手法より高い検出精度が得られる。本年度は、検出精度をさらに改善するために、免疫システムに見られる受容体生成メカニズムを模擬して、検出エージェントの多様性の向上を試みた。シミュレーション実験では、昨年度の手法より多様性がやや高くなり、それにより、わずかであるが昨年度の実験で得られた検出精度を上回る結果を得た。多様性の向上により検出精度が改善されることから、今後は、多様性の生成メカニズムに焦点を当てる。

This study aims to improve the method of intrusion detection by improving the detection efficiency of the virus. The cell membrane of the cell is divided into two parts: the cell membrane and the cell membrane. Last year, DNS received a letter from the positive response, usually from the user (own) and the user (non-own), and automatically identified the method, the system, and the user. This year's proposal for Linux's Netfilter implementation confirms the availability of Linux's software and its low availability. The net filter is open. An improved immune system is proposed for use in the current year. The intrusion detection is performed in the normal mode, and the operation is performed in the outside mode. This method is based on multiple and specific methods. This year, the accuracy of detection was improved, and the diversity of detection was improved. The results of the survey show that there is a high degree of diversity in the survey, and there is a high degree of diversity in the survey. Diversity upward detection accuracy is improved, diversity generation is improved, diversity focus is improved.