2013 Fiscal Year Annual Research Report
コンピューターネットワークにおける通信パターンの解析による異常検出技術の確立
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11F01811
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
江崎 浩 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
FONTUGNE Romain 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 外国人特別研究員
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Keywords | 異常検出 / インターネットトラフィック / 消費電力 |
Research Abstract |
本研究では、インターネットトラフィックやセンサーネットワークから得られる大規模なデータ集合から関連性のあるイベントを抽出するために、統計的手法とパターン認識技術の適用可能性を分析する。 インターネットトラフィック : 異常なネットワークトラフィックは、インターネットトラフィックの大部分を占め、ネットワークリソースの性能に影響を及ぼす。そのため、これらの脅威の検出および原因の究明は極めて重要である。本研究の目的は、自動的な異常を検知を行うツールを開発し提供することである。本研究の一部は現在、EU-日本の共同プロジェクトであるNECOMAプロジェクトによりサポートされている。NECOMAプロジェクトの目標は、ネットワーク上のデータ収集、攻撃検出、回避・防御のための包括的なフレームワークを提供することである。本研究との協力点は、本研究の攻撃検出モジュールをNCOMAプロジェクトのフレームワークに統合することである。 センサーネットワーク : 本研究は、センサーネットワークから集められたデータへの挑戦も行う。例えば、巨大な建物におけるセンサーデプロイメントはビル管理者に、設備の監視や異常の検知を可能とする。一方で、増えつづけるセンサーによって提供される大量のデータ列を管理者が閲覧することは難しい。 本試みでは、これらの大量のデータセットから関係性のあるデータを明かにする技術を開発している。本試みはアメリカカリフォルニア大学バークレー校、フランスCNRS/ENSリヨンの研究者と共同で進めている。
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Strategy for Future Research Activity |
(抄録なし)
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[Presentation] Strip, Bind, and Search : A Method for Identifying Abnormal Energy Consumption in Buildings2013
Author(s)
Romain Fontugne, Jorge Ortiz, Nicolas Tremblay, Pierre Borgnat, Patrick Flandrin, Kensuke Fukuda, David Culler, and Hiroshi Esaki
Organizer
ACM/IEEE IPSN'13
Place of Presentation
Philadelphia, PA, USA
Year and Date
20130408-11
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