講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-03-04 10:10
インターネットトラヒックにおける平均ボリュームと周期性の分析 ○原田薫明・川原亮一・森 達哉・上山憲昭・長谷川治久(NTT)・徳久正樹(NTT西日本) IN2008-168 |
抄録 |
(和) |
バックボーンネットワークなどにおいて観測される多重化されたトラヒックには,
昼夜変動や平日休日変動など周期的なトラヒック変動が見られる.
筆者らはDDoS(Distributed Denial of Service)攻撃や設備故障によるトラヒック変動の検出を行う際に
時系列の周期性を利用することで検出精度を向上させる手法を提案したが,
周期性の有無の判定は目視による主観で行っていた.
しかし,大規模ネットワークを対象としてスケーラブルにトラヒック変動検出を行うためには,
観測時系列の周期性判定自体も自動化する必要がある.
本稿では周期性判定の自動化を目指し,
大規模ネットワークにおける複数のリンクから計測されたトラヒック量時系列データ(bps値)を対象とし,
フーリエ変換を利用した手法による周期的トラヒック変動の分析結果を報告する. |
(英) |
Many reports show that Internet traffic measured at large scale networks
such as backbone networks exhibits visible strong cyclic characteristics
such as the diurnal pattern and the weekly pattern.
The authors so far have proposed a method of detecting anomalous sudden changes,
which is caused by DDoS (Distributed Denial of Service) attack or network failure,
accurately by utilizing such a cyclic tendency.
In the proposed method, we need to manually distinguish whether the traffic has cyclic characteristics or not.
However, in order to detect network anomalies in a large scale network,
it is important to distinguish whether traffic has cyclic tendency or not automatically.
In this paper, aiming to establish a method of automatically distinguishing the cyclic tendency,
we apply the Fourier transform to time series data of traffic which was measured at a large scale network
and show the result of relation between cyclic tendency and volume of traffic. |
キーワード |
(和) |
異常検知 / トラヒック分析 / トラヒック周期性 / フーリエ変換 / 統計多重効果 / / / |
(英) |
Anomaly Detection / Traffic Analysis / Cyclic Traffic / Fourier transform / Statistical Multiplexing Effect / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 458, IN2008-168, pp. 213-218, 2009年3月. |
資料番号 |
IN2008-168 |
発行日 |
2009-02-24 (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) |
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IN2008-168 |