セキュリティリスク抽出における連続時間型マルコフ連鎖モデルへの拡張

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-12-04
• タイトル: セキュリティリスク抽出における連続時間型マルコフ連鎖モデルへの拡張
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extensions to Continuous-Time Markov Chain Models for Security Risk Extraction
• 言語: jpn
• 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: Shizuoka Institute of Science and Technology
• 著者所属: Juntendo University
• 著者所属: Shizuoka Institute of Science and Technology
• 著者所属: TOKAI Communications Corporation
• 著者所属: Juntendo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Juntendo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): TOKAI Communications Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Juntendo University
• 著者名: 鈴木, 嵐士; 大場, 春佳; 富樫, 敦; 鈴木, 祐介; 水野, 信也
• 著者名(英): Arashi, Suzuki; Haruka, Ohba; Atsushi, Togashi; Yusuke, Suzuki; Shinya, Mizuno
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，セキュリティリスクの検出を進化させるために，離散型マルコフ連鎖モデルを連続時間型マルコフ連鎖に取り組んだ取り組みを行う．現代のサイバーセキュリティにおいて，セキュリティリスクの早期発見やリアルタイムモニタリングが非常に重要であり，この研究では，連続時間型マルコフ連鎖を用いて，ネットワークログデータの時間的側面を考慮した新しいアプローチを検討する．具体的には，Unified Host and Network Data Set から収集された大規模なネットワークログデータを取り上げ，それを連続時間型マルコフ連鎖モデルに基づいてモデル化した．各イベント ID の発生時間間隔を考慮に入れ，異常なパターンやリスク要因を特定するために推移率を計算し，このアプローチにより，ネットワーク内での不審なアクティビティやセキュリティリスクの検出を考察した．さらに，本研究ではリアルタイムのセキュリティモニタリングにも焦点を当て，連続時間型マルコフ連鎖モデルを使用してネットワーク内での異常な動きを予測でき，これにより，セキュリティインシデントが発生する前に迅速に対処できる可能性がある．
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2023-MPS-146, 号 11, p. 1-2, 発行日 2023-12-04
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• 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