キャンパスネットワークにおける異常の予兆検知に向けたデータ分析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-05-10
• タイトル: キャンパスネットワークにおける異常の予兆検知に向けたデータ分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Data Analytics for Early Detection of Anomalies in Campus Networks
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般講演1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪市立大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka City University
• 著者名: 阿多, 信吾
• 著者名(英): Shingo, Ata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ネットワークおよび情報システムを含む ICT インフラストラクチャにおいて，運用管理の自動化が注目されている．運用管理の自動化を適切に行うためには，さまざまなログ情報から端末，ユーザ，ネットワークの挙動を把握し，それらに応じた適切な制御を適用する必要がある．特に，誤ったオペレーションを防止するためには十分な精度で挙動把握を行う必要があるが，どのようなデータを活用しどういった手法でそれらを分析するかは十分に検証されていない．本稿では，本学において運用中のキャンパスネットワークにおけるデータ取得および分析の現状について示し，今後の予兆検知に向けた課題について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, automation of operations and management of ICT infrastructure, including information systems and networking, is much attracted. To apply appropriate operations, it is important to forecast a behavior of users, terminals, and networks by combining various types of log data from servers or networking devices. Especialiy, to catch behaviors with high accuracy is dominant for avoiding incorrect operations, however, it is still unclear what kind of log data, and / or what kind of methods are effective to achieve accurate identification. In this paper, we present a current status of capturing log data and their analysis in our campus network, and discuss issues for early detection of anomalies.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12326962
• 書誌情報: 研究報告インターネットと運用技術（IOT）; 巻 2018-IOT-41, 号 7, p. 1-6, 発行日 2018-05-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8787
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会