2015 Fiscal Year Annual Research Report
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15H02699
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
福田 健介 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (90435503)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | インターネット / DNS |
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| Outline of Annual Research Achievements |
インターネット上では日々様々なデータトラフィックが流通している．その多くは正しいものであるが，一部のトラフィックは異常なものである．また，インターネット上の影響度合いという意味では，正常，異常トラフィックともに，少数のホストが関与している場合，多くのホストが関与している場合がある．本研究では，後者の多くのホストによる大きなイベントの検出を目指している．その例としては，CDNやメーリングリストに関係する正常なもの，ネットワークスキャンやスパム送信等の異常なものである．
基本的なアプローチとしては，インターネット上の名前解決方法であるDNSを用いて，どのような名前が普段と異なる振る舞いをするかに着目する．本年度は，DNSの逆引きクエリ名を用いたDNSバックスキャッターの基本原理に関する研究を行った．DNSバックスキャッターは逆引きクエリを生成したホストの名前やトラフィック量から特徴量空間を構成し，その逆引きクエリがどのようなイベントを行っているかを機械学習によって識別する．
データセットとして.jpに対応するJP-DNSサーバおよびM-ROOTサーバのクエリログ，および，ダークネットやスパムブラックリストデータから正解ラベルを構築し，解析を進めた．いくつかの機械学習アルゴリズムを使用した初期評価を行ったところ，70-80%の精度が得られた．この結果は，当該分野のトップ国際会議であるinternet measurement confereneにて発表された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
DNSバックスキャッターは原理的に可能であるとの示唆は得られていたが，本年度の研究によって，現実的に実現可能であることが実データより示されたことから，バックスキャッターのインターネットイベントセンサーとしての初期評価ができたと考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
バックスキャッターの基本原理は示されたものの，正解ラベルの生成に異なる種類のデータセットが必要であると判明したため，DNS以外のフローデータからの情報抽出もあわせて進める予定である．
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Research Products
(2 results)
