| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2017-10-16 |
| タイトル |
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タイトル |
ダークネットトラフィックデータの頻出パターン解析 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Association Rule Analysis for Darknet Traffic Data |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
MWS，ダークネット解析，頻出パターンマイニング，Mirai，機械学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 著者所属 |
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株式会社クルウィット |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Kobe University, JAPAN |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Kobe University, JAPAN |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Information and Communications Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Information and Communications Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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clwit Inc. |
| 著者名 |
橋本, 直輝
小澤, 誠一
班, 涛
中里, 純二
島村, 隼平
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| 著者名(英) |
Naoki, Hashimoto
Seiichi, Ozawa
Tao, Ban
Junji, Nakazato
Jumpei, Shimamura
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では，2016年に注目を浴びたIoTマルウェアMiraiのソースコードが公開されるまでにおいて，ダークネットで観測された興味深いトラフィック解析の結果を報告する．2016年7月20日から2016年9月15日までNICTの/16ダークネットセンサーで収集されたTCP/SYNパケットを観測データとして，頻出パターンマイニングと相関ルールによる解析を行った．TCPヘッダーの「ウィンドウサイズ」情報に対して，頻出パターンマイニングで得られた相関ルールを満足するパケット送信を行っているホストを調べたところ，ほぼすべてがMiraiの特徴として知られている3条件を満たすことを示した． |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集
巻 2017,
号 2,
発行日 2017-10-16
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJCSS2017179.pdf (796.6 kB)
