ニューラルネットワークを用いた学習型ＮＩＤＳの開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2002-02-14
• タイトル: ニューラルネットワークを用いた学習型ＮＩＤＳの開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Real - time neural detection with network capturing
• 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: 慶應義塾大学政策メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学政策メディア研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者名: 安藤, 類央; 武藤, 佳恭
• 著者名(英): Ruo, Ando; Yoshiyasu, Takefuji
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ウィルス被害の増大やセキュリティ侵害の事例の多様化によって、ネットワーク管理者の負担が増大している。通常管理者は適宜ログ情報を閲覧するか、IDS（Intrusion Detection System）を用いてネットワーク上を監視する。しかし、日々の管理運営上で発声する全ログ数は非常に大量に記録される場合が多く、ＩＤＳのシグニチャやデータベースは急速に増加している傾向にある。それに加えて、新種のウィルスや不正アクセス手法も登場している。そのため、完全に未知ではないが新しい傾向を持つ不正侵入に関して的確かつ迅速に対処する必要がある。また、最近では監視サービスを提供する場合でも、当該サービスが旨とするネットワーク監視と侵害（要因）除去に関しては、より高次のリアルタイム性と即効性が求められている。本論文では、このようなボトルネックを解消するためにネットワークの状態を視覚的にキャプチャしてリアルタイムでニューラルネットワークに認識学習させる研究の概要と中間報告を記載する。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The rapid increase of diversity of computer virus and threats to security becomes a great burden to system administrator. Although ideally administrators should investigate all log information or perform intrusion detection by using IDS in terms of security of their network, it is expected that almost all of them cannot complete these tasks. We assume that it is necessary to capture the network status with providing visual effects. By the intrusion detection system we are developing, administrator will become able to manage security threats with less burden and tensions. Besides, we will give some samples of real-time neural detection to react to the emergence of computer virus or unauthorized access with the new trend more effectively.
• 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: AA11235941
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC）; 巻 2002, 号 12(2001-CSEC-016), p. 145-150, 発行日 2002-02-14
• 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