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差分トラヒック量を利用した異常ボリューム変化特定手法の精度評価

机译:基于差分流量的异常量变化识别方法的准确性评估

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摘要

To mitigate the anomalous traffic such as DDoS attacks, it is necessary to accurately identify the anomalous traffic sources. To realize this, we have so far proposed a method of identifying flow groups that cause large difference in traffic volume between before and after detecting occurrence of anomalies. In this method, we regard such flow groups as anomalous traffic sources. This method assumes that the traffic difference in each flow group occurs only when the group contains anomalous traffic sources. However, even when the group has only normal traffic, that is, it does not contain anomalous traffic sources, the traffic difference may occur due to the time variation in normal traffic. Thus, in this paper, we evaluate the effect of such variation on the accuracy of identifying anomalous traffic sources and also show the effectiveness of our method.%ネットワーク上に発生するDDoS(Distributed Denial of Service)攻撃などの異常トラヒックを規制するためには,異常が発生している通信領域(src_ip,dst_ip,protocol,src_port, dst_port)を正確に特定する技術が重要となる.異常領域の特定において,正常区間を基準として異常発生区間の通信トラヒックとの差分をとり分析する手法が提案されているが,正常状態においてもトラヒック変動がみられるため,差分トラヒックの分析に正常変動による誤差を考慮する必要がある.本稿では,差分トラヒックを用いて特定できる異常ボリュームに対する正常なトラヒック変動が及ぼす影響を評価する.また,異常発生区間と異なる区間のトラヒックを基準として用いることの妥当性を,実計測データを用いて検証する.
机译:为了缓解DDoS攻击等异常流量,需要准确识别异常流量来源。为了实现这一点,到目前为止,我们已经提出了一种识别流组的方法,该流组会在检测到异常发生之前和之后导致流量之间的巨大差异。在这种方法中,我们将此类流组视为异常流​​量源。此方法假定仅当每个流量组中包含异常流量源时,才会出现流量差异。但是,即使组中只有正常流量,即不包含异常流量源,由于正常流量的时间变化,也会出现流量差异。因此,在本文中,我们评估了这种变化对识别异常流量源的准确性的影响,并证明了我们方法的有效性。するためには,异常が発生している通信领域(src_ip,dst_ip,协议,src_port,dst_port)を正确に特定する技术が重要となる。异常领域の特定において,正常区间を基准として异常発生区间の通信トラヒックとの差分をとり分析する手法が进行されているが,正常状态においてもトラヒックの动がみられるため,差分トラッククの分析に正常変动による误差を考虑する必要がある。本稿では,差分トラヒックを使用正常的个人正常身体,正常人和正常人的身体状况,以及异常的生区间と异なる区间のトラックを基准として用いることの妥当性を,実计测データを用いて検证する。

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