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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-03 11:00 エッジ分析で実現するリアルタイムセキュリティ異常検知方式の実装評価 ○土江康太・中村信之・八百健嗣（OKI）  IN2022-107 |
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| 抄録 | （和） | インターネットに接続しないクローズドネットワークへのサイバー攻撃が増加している．セキュリティ対策として，通信トラフィックの振舞いを分析しセキュリティ脅威を検出するNDR (Network Detection and Response)が注目されている．クローズドネットワークに適用するNDRは，計算資源の限られたエッジ装置上で実時間分析できるものが望ましい．本研究では，エッジ装置上で実時間分析可能なセキュリティ異常検知方式を開発する．本稿では，深層学習を用いて通信フロー単位に異常検知する方式をVPU (Vision Processing Unit)を搭載したエッジ装置に実装し処理性能を測定する．また提案方式を実運用ネットワークに適用し異常検知される通信パターンを明らかにする．評価の結果，機器毎に構築した異常検知モデルとネットワークで単一の異常検知モデルを併用することで，広範な異常通信パターンを検知でき，通信フロー発生レートが47fps (flow per second)までの環境でフロー発生から60秒以内に異常判定できることを明らかにした． |
| （英） | For intrusion detection to closed networks, NDR (Network Detection and Response) is an expected technology that analyzes network traffic. General NDR systems consist of traffic sensors at the network edge and an analyzing cloud server; however, in closed networks, they should be completed in edge devices to reduce detection delays. Therefore, we implement a real-time anomaly detection method on an edge device with limited computing resources. The method analyzes network traffic in units of flow and is activated on a VPU (Vision Processing Unit) hardware accelerator specialized in inferring deep learning models. We reveal the method's throughput and detectable anomaly traffic patterns by using actual network traffic. The result shows that if we mutually use two different operational models, device-oriented and network-oriented models, the proposed method detects various anomaly traffic patterns within 60 seconds up to 47 flows per second. | |
| キーワード | （和） | クローズドネットワーク / NDR / ネットワークエッジ / VPU / IoT / / / |
| （英） | Closed Network / NDR / Network Edge / VPU / IoT / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 407, IN2022-107, pp. 247-252, 2023年3月. | |
| 資料番号 | IN2022-107 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (IN) | |
| 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 | IN2022-107 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | 沖縄コンベンションセンター + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Okinawa Convention Centre + Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2023-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジ分析で実現するリアルタイムセキュリティ異常検知方式の実装評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation and Evaluation of Real-Time Network Traffic Anomaly Detection in Edge Device |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クローズドネットワーク / Closed Network |
| キーワード(2)（和/英） | NDR / NDR |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワークエッジ / Network Edge |
| キーワード(4)（和/英） | VPU / VPU |
| キーワード(5)（和/英） | IoT / IoT |
| 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） | 土江 康太 / Kota Tsuchie / ツチエ コウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 沖電気工業株式会社 (略称： OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd. (略称： OKI) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 信之 / Nobuyuki Nakamura / ナカムラ ノブユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 沖電気工業株式会社 (略称： OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd. (略称： OKI) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 八百 健嗣 / Taketsugu Yao / ヤオ タケツグ |
| 第3著者 所属（和/英） | 沖電気工業株式会社 (略称： OKI) Oki Electric Industry Co., Ltd. (略称： OKI) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2022-107 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.407 |
| ページ範囲 | pp.247-252 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (IN) |
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