| 講演名 | 2013-10-24 機械学習によるネットワークビッグデータの解析(ネットワーク環境でのディベンダビリティ) 史 虹波, 岩崎 一彦, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 既存のニューラルネットワークの機械学習を改良し,ネットワーク上のビッグデータのクラスタリングによる異常検知する手法を提案する.先行研究の成果に基づき,DNS問い合わせの送信頻度に対して,提案したGRSOMの改良手法でDNS問い合わせ頻度の類似性に基づいてクラスタリングする.実測のネットワークトラフィックデータを用いた実験結果は提案手法が従来のGHSOMよりDNS問い合わせ頻度の類似性をクラスタリングの階層数に明確に表すことができ,データ構造を可視化したことを示す.また,提案手法が従来のGHSOMより簡単にネットワークの異常をDNS問い合わせのクラスタリング構造上で検出できる.本提案手法は,ネットワーク通信帯域における異常検知,負荷分散制御に貢献できる. |
| 抄録(英) | We propose a new method that impoves a neural network, the Growing Hierarchical Self-Organizing Map (GHSOM), to analyze the DNS query log files. Based on our proposal, the structure of the DNS query frequency, infected computers are easier to detect than our prior research. Our experiment shows the different DNS query structure between healthy and infected computers. Furthermore, the experiment results show that our proposal can detect the infected computers properly based on their simple classification structures. |
| キーワード(和) | DNS / GHSOM / 分類クエリ間隔 |
| キーワード(英) | DNS / GHSOM / classification / query interval |
| 資料番号 | DC2013-24 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
|---|---|
| 開催期間 | 2013/10/17(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Dependable Computing (DC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習によるネットワークビッグデータの解析(ネットワーク環境でのディベンダビリティ) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A New Machine Learning Based Data Mining Approach for the Network Big Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | DNS / DNS |
| キーワード(2)（和/英） | GHSOM / GHSOM |
| キーワード(3)（和/英） | 分類クエリ間隔 / classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 史 虹波 / Hongbo SHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 首都大学東京学術情報基盤センター Library and Information Academic Center, Tokyo Metropolitan University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岩崎 一彦 / Kazuhiko IWASAKI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 首都大学東京学術情報基盤センター Library and Information Academic Center, Tokyo Metropolitan University |
| 発表年月日 | 2013-10-24 |
| 資料番号 | DC2013-24 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 270 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |