| 大会名称 |
|---|
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-19 |
| セッション名 |
| 情報通信システムセキュリティ |
| 講演日 |
| 2017/3/25 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通講義棟北 N504 |
| 講演番号 |
| D-19-9 |
| タイトル |
| ダークネットトラフィックを活用した攻撃パターン分類法の一検討 |
| 著者名 |
| ○山本貴幸, 笠間貴弘, 宮保憲治, |
| キーワード |
| ダークネット, トラフィック, 分類, UDP |
| 抄録 |
| ダークネットには多数の不正パケットが常時到着し，大半は攻撃に関連したパケットの可能性が高い．１日に100万パケット数以上のUDPパケットが本大学に到着するが，全てを手動で分析するのは困難である．このため，当該のUDPパケットを分析し攻撃パターンを効果的に分類する手法を検討した．本論文では，同じプロトコルのペイロードには共通部分が存在し視覚的類似性が観測されることを想定し，本大学宛に到着したダークネット内のUDPパケットのペイロードをグレースケール画像に変換し，GISTを用いて視覚的特徴量を抽出した．その後DBSCANを用いてGIST特徴量のクラスタリングを行い，分類精度を評価した． |
| 本文pdf |
|
PDF download
|