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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，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式である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．基課題では，DNS逆引きクエリ名を用いたDNSバックスキャッターに関する研究を進めている．
本課題では，DNSバックスキャッターを将来的に異常な大規模ネットワークイベントの検出に使用することを目標としている．原理的にはDNSバックスキャッターが大規模イベントを検出できることは示されているものの，実際にこれらのデータを日々のネットワーク監視に応用するためには，精度の向上およびリアルタイム性の向上をはかる必要がある．また，DNSは階層的な構造を持つため，どの階層でデータを収集・解析するかによって検出結果に大きな影響が出ると予想される．．これらの観点で研究を進めるために，本年度は受入研究者と遠隔での打ち合わせを行い，渡航後にすぐに研究を開始できるよう，実験環境の整備・解析プログラムの開発を行った．
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