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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-12-12 14:55 統計的異常トラフィック検出手法の動的パラメータ最適化に関する研究 ○肥村洋輔（東大）・福田健介（NII/JST）・長 健二朗（Iインターネットイニシアティブ）・江崎 浩（東大）  IN2008-106 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，インターネットにおける統計的異常トラフィック検出手法の最適パラメータの自動設定について議論する．そして，スケッチおよびマルチスケール・ガンマモデルに基づく異常トラフィック検出手法および7ヶ月分の実トラフィックデータを用いて，適切な学習期間について評価する．ここで学習とは，過去数日分のデータを解析することにより当日の異常検出用の最適パラメータを推定することを意味する．主な結果は以下の通りである：(1) 学習を行わない場合，最適パラメータ値は日ごとに大きく変化する．(2) 特定の日のデータは最適パラメータ決定に関して強い影響力を持つ．(3) 最適な学習期間は3日程度である．(4) 学習によるパフォーマンス低下は，最善で 17% に抑えることができる． |
| （英） | In this paper, we investigate an automatic and dynamic parameter tuning method of a statistical network traffic anomaly detection algorithm. We evaluate the appropriate learning period of parameter setting in anomaly detection algorithm based on sketch and multi-scale gamma-function model with real network traces measured for 7 months. The main results are following: (1) Without learning, the best parameter highly varies day by day. (2) With a longer learning period, the best parameter setting is affected by significant data during the larning period. (3) The appropriate period of the learning is around 3 days. (4) The performance degradation rate with dynamic parameter tuning is 17% in the best case. | |
| キーワード | （和） | トラフィック解析 / 異常検出 / 性能評価 / 動的パラメータ最適化 / / / / |
| （英） | traffic analysis / anomaly detection / performance evaluation / dynamic parameter optimization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 342, IN2008-106, pp. 121-126, 2008年12月. | |
| 資料番号 | IN2008-106 | |
| 発行日 | 2008-12-04 (IN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2008-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
| 開催期間 | 2008-12-11 - 2008-12-12 |
| 開催地（和） | 広島市立大学 |
| 開催地（英） | Hiroshima City University |
| テーマ（和） | インターネットトラヒック，TCP/IP，性能解析・評価，信頼性，ネットワークモデルおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2008-12-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 統計的異常トラフィック検出手法の動的パラメータ最適化に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Automatic and Dynamic Parameter Tuning of a Statistics-based Network Anomaly Detection Algorithm |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | トラフィック解析 / traffic analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検出 / anomaly detection |
| キーワード(3)（和/英） | 性能評価 / performance evaluation |
| キーワード(4)（和/英） | 動的パラメータ最適化 / dynamic parameter optimization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 肥村 洋輔 / Yosuke Himura / ヒムラ ヨウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) the University of Tokyo (略称： the Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 健介 / Kensuke Fukuda / フクダ ケンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所/科学技術振興機構さきがけ (略称： NII/JST) National Institute of Informatics/Japan Science and Technology Agency PRESTO (略称： NII/PRESTO, JST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長 健二朗 / Kenjiro Cho / チョウ ケンジロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社インターネットイニシアティブ (略称： Iインターネットイニシアティブ) Internet Initiative Japan (略称： Internet Initiative Japan) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江崎 浩 / Hiroshi Esaki / エサキ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) the University of Tokyo (略称： the Univ. of Tokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-12-12 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2008-106 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.342 |
| ページ範囲 | pp.121-126 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-12-04 (IN) |
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