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講演抄録/キーワード
講演名 2018-07-26 11:45
非負値Tucker分解を用いたリアルタイムボットネット検知システムの構築
金原秀明村上佑磨早大)・島村隼平クルウィット)・高橋健志NICT)・村田 昇早大)・井上大介NICT
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抄録 (和) 本研究ではボットネット等にみられる協調動作の活動を早期に
把握すべく,テンソル分解を用いたダークネットトラフィック解析を実施する.
テンソル分解は他の変化点検知手法と比べアラートの出力原因の解釈性が高く,
また行列分解よりも多くの特徴を同時に扱える特徴抽出手法である.
テンソル分解モデルには,分解結果が非負かつスパースとなり特徴量の解釈性が
向上する非負値Tucker分解 (NTD) を利用する.
しかし,通常のアルゴリズムでは多くのメモリ,計算量を必要とし,
リアルタイムで分析を行うことができない.
そこで既存手法であるLRA-NTD, FSTDの2つを組み合わせ,
高速かつ省メモリなNTDの実装を行い,
それを用いてトラフィックを分析することで
リアルタイムにアラート判定を実現する手法を提案する. 
(英) This study focuses on darknet traffic analysis and applies tensor factorization in order to detect coordinated group activities, such as a botnet.
Tensor factorization is more interpretable model than any other change point detection methods and can handle more features than matrix factorization.
Nonnegative tucker decomposition, one of the tensor factorization methods, has non-negativity constraints to avoid physically unreasonable results, but needs too much computational resources to run in real-time.
To address this problem, we propose a method for detecting group activities from the extracted features. The method combines existing methods to realize fast and memory-efficient factorization.
We introduce our prototype implementation of the proposed scheme, with which we demonstrate the effectiveness of the scheme by reviewing several past security incidents.
キーワード (和) 協調動作検知 / ボットネット検知 / テンソル分解 / ダークネット解析 / リアルタイム分析 / / /  
(英) Group Activity Detection / Botnet Detection / Tensor Factorization / Darknet Analysis / Real-time Analysis / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 154, ICSS2018-41, pp. 297-304, 2018年7月.
資料番号 ICSS2018-41 
発行日 2018-07-18 (ISEC, SITE, HWS, ICSS, EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 HWS ISEC SITE ICSS EMM IPSJ-CSEC IPSJ-SPT  
開催期間 2018-07-25 - 2018-07-26 
開催地(和) 札幌コンベンションセンター 
開催地(英) Sapporo Convention Center 
テーマ(和) セキュリティ、一般 
テーマ(英) Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICSS 
会議コード 2018-07-HWS-ISEC-SITE-ICSS-EMM-CSEC-SPT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 非負値Tucker分解を用いたリアルタイムボットネット検知システムの構築 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Real-time Botnet Detection Using Nonnegative Tucker Decomposition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 協調動作検知 / Group Activity Detection  
キーワード(2)(和/英) ボットネット検知 / Botnet Detection  
キーワード(3)(和/英) テンソル分解 / Tensor Factorization  
キーワード(4)(和/英) ダークネット解析 / Darknet Analysis  
キーワード(5)(和/英) リアルタイム分析 / Real-time Analysis  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 金原 秀明 / Hideaki Kanehara / カネハラ ヒデアキ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 村上 佑磨 / Yuma Murakami / ムラカミ ユウマ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 島村 隼平 / Jumpei Shimamura / シマムラ ジュンペイ
第3著者 所属(和/英) 株式会社クルウィット (略称: クルウィット)
Clwit Inc. (略称: Clwit)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 健志 / Takeshi Takahashi / タカハシ タケシ
第4著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 昇 / Noboru Murata / ムラタ ノボル
第5著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 大介 / Daisuke Inoue / イノウエ ダイスケ
第6著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2018-07-26 11:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ICSS 
資料番号 IEICE-ISEC2018-38,IEICE-SITE2018-30,IEICE-HWS2018-35,IEICE-ICSS2018-41,IEICE-EMM2018-37 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.151(ISEC), no.152(SITE), no.153(HWS), no.154(ICSS), no.155(EMM) 
ページ範囲 pp.297-304 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-ISEC-2018-07-18,IEICE-SITE-2018-07-18,IEICE-HWS-2018-07-18,IEICE-ICSS-2018-07-18,IEICE-EMM-2018-07-18 


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