| 研究概要 |
平成16年度の主な成果として,確率モデルによるコンピュータウィルスの挙動解析,統計的不正検知アルゴリズムの開発,チェックポイント生成アルゴリズムの開発を行った.
(1)確率モデルによるコンピュータウイルスの挙動解析
確率モデルによるコンピュータウイルスの挙動解析では,連続時間マルコフ連鎖を使ったウイルス増殖のモデル化を行った.特に,ウイルス増殖における確率的事象に着目して,ウイルスの増殖能力を定量的に評価する尺度の導出を行った.また,現存するウイルス感染数のデータを用いて提案した尺度を算出し,ウイルスに関する特徴分析を行った.この結果は平成16年度に出版された学術雑誌で発表された.
(2)統計的不正検知アルゴリズムの開発
統計的不正検知アルゴリズムの開発では,サーバの利用状況(プロファイル)を常に監視して,DoSアタックなどの異常を検知するためのモデルを構築した.異常を検知する技術として,ベイジアンネットワークを導入することで,従来の統計的な手法よりも多くのデータを矛盾なく利用することが可能となり,検知の精度が向上した.この結果を平成16年度8月に開催された国際会議で発表した.
(3)チェックポイント生成アルゴリズムの開発
リアルタイム制御が必要なアプリケーションに対するチェックポイントアルゴリズムを新たに提案した.提案されたアルゴリズムは動的計画法に基づいており,従来のアルゴリズムと比較してどのような環境でも安定して解を算出することができる.この結果を平成17年度8月に開催される国際ワークショップで発表する予定である.
その他にも本研究に関連するものでは,ソフトウェアシステムの信頼性を向上させるための予防保全手続きの一種であるソフトウェアレジュビネーションに関する研究と,ソフトウェア開発工程で利用されるソフトウェア信頼度成長モデルに関する研究がある.これらの成果も学術雑誌や国際会議で発表を行った.
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