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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-03-05 11:00 時間周期的パケットサンプリングによる教師無しアンサンブル異常検出手法 ○縄田秀一・内田真人（九工大）・Yu Gu（NEC研アメリカ）・鶴 正人・尾家祐二（九工大）  IN2009-198 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，正常時のトラヒックパターンを表す基準モデルを，正常/異常パケットの分類がなされてないトラヒックデータ（教師無しデータ）を用いて学習することを特徴とした異常トラヒック検出手法を提案する．学習された基準モデルは，監視対象ネットワークにおいて計測されたトラヒックデータとの比較のために用いられる．これを実現するために，提案手法ではパケットサンプリングを本来とは異なる目的で用いる．すなわち，パケットサンプリングの欠点である情報損失特性を利用して，教師無しデータに含まれる正常パケットを効率良く抽出する．また，サンプルされたトラヒックデータの確率的変動が検出性能へ与える影響を軽減するために，複数の基準モデルを統合して用いるというアンサンブル異常検出手法を提案する．実トラヒックデータを用いた実験の結果，提案手法を用いることで，異常検出性能を犠牲にすることなく，上記の分類作業に伴う負担を削減可能であることが示された． |
| （英） | We propose an anomaly detection method that trains a baseline model describing the normal behavior of network traffic without using manually labeled traffic data. The trained baseline distribution is used as the basis for comparison with the audit network traffic. The proposed method can be carried out in an unsupervised manner through the use of time-periodical packet sampling for a different purpose from which it was intended. That is, we take advantage of the lossy nature of packet sampling for the purpose of extracting normal packets from the unlabeled original traffic data. By using real traffic traces, we show that the proposed method is comparable to the conventional method that requires manually labeled traffic data to train the baseline model. In addition, in order to mitigate the possible performance variation due to probabilistic nature of sampled traffic data, we devised an ensemble anomaly detection method that exploits multiple baseline models in parallel. Experimental results show that the proposed ensemble anomaly detection performs well and is not affected by the variability of time-periodical packet sampling. | |
| キーワード | （和） | 時間周期的パケットサンプリング / 教師無し異常検出 / アンサンブル学習 / / / / / |
| （英） | Time-Periodical Packet Sampling / Unsupervised Anomaly Detection / Ensemble Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 449, IN2009-198, pp. 325-330, 2010年3月. | |
| 資料番号 | IN2009-198 | |
| 発行日 | 2010-02-25 (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 | IN2009-198 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN |
| 開催期間 | 2010-03-04 - 2010-03-05 |
| 開催地（和） | 宮崎シーガイア |
| 開催地（英） | Miyazaki Phoenix Seagaia Resort (Miyazaki) |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General, NS+IN workshop (March 4-5) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2010-03-NS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時間周期的パケットサンプリングによる教師無しアンサンブル異常検出手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised Ensemble Anomaly Detection Method using Time-Periodical Packet Sampling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時間周期的パケットサンプリング / Time-Periodical Packet Sampling |
| キーワード(2)（和/英） | 教師無し異常検出 / Unsupervised Anomaly Detection |
| キーワード(3)（和/英） | アンサンブル学習 / Ensemble Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 縄田 秀一 / Shuichi Nawata / ナワタ シュウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 真人 / Masato Uchida / ウチダ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yu Gu / Yu Gu / |
| 第3著者 所属（和/英） | NEC研究所アメリカ (略称： NEC研アメリカ) NEC Laboratories America (略称： NEC Labs America) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鶴 正人 / Masato Tsuru / ツル マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. of Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾家 祐二 / Yuji Oie / オイエ ユウジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-03-05 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2009-198 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.449 |
| ページ範囲 | pp.325-330 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-02-25 (IN) |
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