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  1. 学位論文
  2. 博士論文
  3. 学位授与年月日:2021.03.25

Practical Operating Method for Intrusion Detection System Using Machine Learning and Visualization

http://hdl.handle.net/10212/2636
http://hdl.handle.net/10212/2636
d89c5487-9375-4c75-99bd-fa1aa5eb19b1
名前 / ファイル ライセンス アクション
D1-0996_h1.pdf 全文 (6.3 MB)
D1-0996.pdf 内容・審査結果の要旨 (141.0 KB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2024-08-08
タイトル
タイトル Practical Operating Method for Intrusion Detection System Using Machine Learning and Visualization
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル 機械学習及び視覚化を用いた実用的なIDSの運用手法
言語 ja
作成者 木村, 知史

× 木村, 知史

ja 木村, 知史

en KIMURA, Satoshi

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Intrusion Detection System
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Information Security
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Network Security
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Anomaly Detection
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine Learning
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Deep Learning
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Visualization
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Domain Name System
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Detecting cyber-attacks plays a crucial role in the modern network society. Intrusion Detection System (IDS) monitors a network activity consisting many protocols, and reports several alerts to an administrator when some anomaly alerts are caused. After receiving the alerts, the administrator can perform more detailed investigation to identify anomalies. However, IDS generates a large number of alerts. Although many researches to reduce a large number of alerts have been actively studied, developing the practical and useful operation for IDS is expected.In this thesis, we explore the practical operating method for IDS by using machine learning and visualization approaches. We found that many IDS alerts have three features : (1) Steady, (2) Periodicity, (3) Sudden mass detection. Utilizing these features, we first developed the visualization system emphasizing the anomaly alerts using past tendency, which allows the administrator to intuitively identify the network status and anomaly alerts. In addition, we developed the method for forecasting the alerts with high accuracy using the periodicity, which enables the administrator to identify the future trend of IDS alerts without analyzing the logs manually. Furthermore, we developed the method for forecasting Domain Name System (DNS) packets and detecting DNS attacks to identify the cause of anomaly at early stage with IDS alerts. These proposed methods that can be adopted to IDS alerts and DNS packets allow the administrator to identify the network status and the anomaly without analyzing the logs manually, in which we will greatly contribute to promote practical operating for IDS.
言語 en
日付
日付 2021-03-25
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
学位授与番号
学位授与番号 甲第996号
学位名
言語 ja
学位名 博士(工学)
学位授与年月日
学位授与年月日 2021-03-25
学位授与機関
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 14303
言語 ja
学位授与機関名 京都工芸繊維大学
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Ver.1 2025-09-05 07:20:44.702745
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