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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-15 10:50 Development of an Intrusion Detection System Utilizing Social Network Analysis Principles ○James Lu・Yuji Sekiya（Univ. of Tokyo）  IA2020-29 |
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| 抄録 | （和） | As computer networks grow increasingly complex and cyberattacks become more sophisticated, better methods are needed to provide effective security. Intrusion detection systems (IDS) are a fundamental part of network security. One type of system is anomaly-based systems, which model normal network behavior to detect both known and unknown attacks. However, many approaches to anomaly-based systems utilize machine learning, which are costly to develop and operate. In this research, we propose a lightweight anomaly-based intrusion detection method based on social network analysis principals. |
| （英） | As computer networks grow increasingly complex and cyberattacks become more sophisticated, better methods are needed to provide effective security. Intrusion detection systems (IDS) are a fundamental part of network security. One type of system is anomaly-based systems, which model normal network behavior to detect both known and unknown attacks. However, many approaches to anomaly-based systems utilize machine learning, which are costly to develop and operate. In this research, we propose a lightweight anomaly-based intrusion detection method based on social network analysis principals. | |
| キーワード | （和） | cybersecurity / social network analysis / intrusion detection / anomaly / / / / |
| （英） | cybersecurity / social network analysis / intrusion detection / anomaly / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 294, IA2020-29, pp. 18-21, 2020年12月. | |
| 資料番号 | IA2020-29 | |
| 発行日 | 2020-12-07 (IA) | |
| ISSN | 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 | IA2020-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA IN |
| 開催期間 | 2020-12-14 - 2020-12-15 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般※※※ 本研究会の2日目は情報指向ネットワーク技術特別研究会(ICN)とも併催です。※※※ |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2020-12-IA-IN |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of an Intrusion Detection System Utilizing Social Network Analysis Principles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | cybersecurity / cybersecurity |
| キーワード(2)（和/英） | social network analysis / social network analysis |
| キーワード(3)（和/英） | intrusion detection / intrusion detection |
| キーワード(4)（和/英） | anomaly / anomaly |
| 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） | James Lu / James Lu / |
| 第1著者 所属（和/英） | The University of Tokyo (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yuji Sekiya / Yuji Sekiya / |
| 第2著者 所属（和/英） | The University of Tokyo (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-15 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2020-29 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.294 |
| ページ範囲 | pp.18-21 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-12-07 (IA) |
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