3Z-2
R/S Pox レッグライン特性を用いたトラフィック状態判別法に関する研究
○加賀谷享諒，高橋秋典，五十嵐隆治（秋田大），上田　浩（京大），岩谷幸雄（東北学院大），木下哲男（東北大）
ネットワークトラフィック時系列の周期的特徴を表現できるR/S Pox レッグライン特性を用いて，長期的ポートスキャンのトラフィック状態を判別する手法を検討した．具体的には，観測時系列から導出されるR/S Pox レッグライン特性の特徴量を4つのカテゴリ（攻撃なし，攻撃開始，攻撃中，攻撃終了）に学習した階層型ニューラルネットワークを用いて行った．
実トラフィックで観測された長期的ポートスキャントラフィックに対して適用したところ，条件的に制限はあるもののトラフィック状態判別が可能となった．
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