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コンピューターネットワークにおける通信パターンの解析による異常検出技術の確立

通过分析计算机网络中的通信模式建立异常检测技术

基本信息

批准号：
11F01811
负责人：
江崎浩
金额：
$ 1.28万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2011
资助国家：
日本
起止时间：
2011 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、インターネットトラフィックやセンサーネットワークから得られる大規模なデータ集合から関連性のあるイベントを抽出するために、統計的手法とパターン認識技術の適用可能性を分析する。インターネットトラフィック :異常なネットワークトラフィックは、インターネットトラフィックの大部分を占め、ネットワークリソースの性能に影響を及ぼす。そのため、これらの脅威の検出および原因の究明は極めて重要である。本研究の目的は、自動的な異常を検知を行うツールを開発し提供することである。本研究の一部は現在、EU-日本の共同プロジェクトであるNECOMAプロジェクトによりサポートされている。NECOMAプロジェクトの目標は、ネットワーク上のデータ収集、攻撃検出、回避・防御のための包括的なフレームワークを提供することである。本研究との協力点は、本研究の攻撃検出モジュールをNCOMAプロジェクトのフレームワークに統合することである。センサーネットワーク :本研究は、センサーネットワークから集められたデータへの挑戦も行う。例えば、巨大な建物におけるセンサーデプロイメントはビル管理者に、設備の監視や異常の検知を可能とする。一方で、増えつづけるセンサーによって提供される大量のデータ列を管理者が閲覧することは難しい。本試みでは、これらの大量のデータセットから関係性のあるデータを明かにする技術を開発している。本試みはアメリカカリフォルニア大学バークレー校、フランスCNRS/ENSリヨンの研究者と共同で進めている。

In this study, a large-scale なデータ collection of インターネットトラフィックやセンサーネットワークからのあるイベントをExtraction of correlation, statistical techniques and application possibility analysis of recognition technology.インターネットトラフィック:Abnormal なネットワークトラフィックは、インターネットトラフィッMost of the クのを occupies め, ネットワークリソースの performance is affected by を and ぼす.そのため、これらのTHREAT の検出およびThe reason why は extremely important is である. The purpose of this study is to provide an automatic abnormality detection system. The first part of this study is currently a joint EU-Japan joint project of NECOMA. NECOMA プロジェクトのtargetは、ネットワーク上のデータ collection and attack The なフレームワークを included in the 検出、evasion・defense のためのすることである. This research is a collaborative effort, and this research is based on the collaboration between NCOMA and NCOMA.センサーネットワーク: This research is, センサーネットワークから集められたデータへのpick戦も行う. For example, the manager of the giant building, the monitoring of the equipment, the abnormality of the equipment, the knowledge of the abnormality, the possibility of it. One side, 嗗えつづけるセンサーによってprovidesされるa large number ofのデータlistをadministratorがread覧することは difficultしい. This test is a large amount of のデータセットからrelational のあるデータを明かにするtechniqueを开発している. This study was carried out jointly by researchers at the Maritime University and the CNRS/ENS Laboratory.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Strip, Bind, and Search: A method for identifying abnormal energy consumption in buildings

DOI：
10.1145/2461381.2461399
发表时间：
2013-04
期刊：
2013 ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN)
影响因子：
0
作者：
Romain Fontugne;Jorge Ortiz;Nicolas Tremblay;P. Borgnat;P. Flandrin;K. Fukuda;D. Culler;H. Esaki
通讯作者：
Romain Fontugne;Jorge Ortiz;Nicolas Tremblay;P. Borgnat;P. Flandrin;K. Fukuda;D. Culler;H. Esaki

Visual comparison of Network Anomaly Detectors with Chord Diagrams

网络异常检测器与和弦图的视觉比较