研究課題
若手研究(B)
正常なトラヒックパターンを表す確率モデル(基準モデル)を用いた非正常パターン検出型の異常トラヒック検出技術について検討した.本研究では,時間周期的パケットサンプリングにより効率的に抽出された正常トラヒック情報を用いて基準モデルを学習する手法を提案した.また,複数の確率モデルの統合により,検出性能の改善と検出感度の調整を可能とする手法を提案した.提案手法の有効性は,理論解析と実トラヒックデータを用いた実証実験により評価した.
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