講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-07-17 15:00
[特別講演]コネクションパターンに基づくトラフィック可視化ツール ○肥村洋輔(東大)・福田健介(NII/JST)・長 健二朗(インターネットイニシアティブ)・江崎 浩(東大) IA2009-27 |
抄録 |
(和) |
本稿では異常トラフィックのデータベース化,異常トラフィック検出手法・トラフィック分類手法の適切パラメータ決定フレームワークを目指す一環として,コネクション構造を視覚化するツールの設計と実装を行う.コネクション構造とは,対象ホストから生じるフロー群を集約した情報で,フロー間の 5-tuple 属性の相互接続関係を体系化したものである.本ツールの評価のために,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検出手法および MAWI トラフィックデータセットを用いて,異常トラフィックに本視覚化を施し,異常の種類に応じたコネクション構造の調査を行う.評価結果は次の通りである:(a) 異常トラフィックの調査を効率化した,(b) 正常・異常を視覚的に判別できた,(c) 未知トラフィックの判別および誤分類の発見に関する知見が得られた. |
(英) |
In this technical report, we develop a visualization tool of Internet traffic based on connection patterns for additional information of anomaly detection reports. The connection pattern is defined as information aggregated from flows generated by a certain host; it represents how the 5-tuples are correlated each other. We evaluate our tool by using anomaly detection algorithm based on Sketch and the multi-scale gamma model with MAWI real-traffic traces. The main result of the visualization and investigation of anomaly traffic is as follows: (a) efficient profiling of anomaly traffic, (b) identification of anomaly traffic by using visualized connection patterns, (c) support for identifing unknown traffic and finding misclassified traffic. We aim to construct a database of anomaly traffic, and to automatically tune parameters of network anomaly detection and classification methods. |
キーワード |
(和) |
トラフィック解析 / 異常トラフィック検出 / トラフィック分類 / / / / / |
(英) |
traffic analysis / network anomaly detection / traffic classification / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 137, IA2009-27, pp. 33-38, 2009年7月. |
資料番号 |
IA2009-27 |
発行日 |
2009-07-10 (IA) |
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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IA2009-27 |