JP5812282B2 - トラヒック監視装置 - Google Patents
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Description
(1)通信セッションの発生間隔、
(2)通信セッション中のパケット発生間隔、
(3)通信セッション中のパケットサイズ、
(4)通信セッション中のパケット総パケット数、
(5)通信セッション中のパケット送受信方向の関係、
(6)通信セッション中のパケット送受信数方向比、
(7)通信セッション中のプロトコル占有率、
(8)通信セッション開始時の各パケットサイズ、
(9)通信セッション開始時の総パケット数、
(10)通信セッション開始時の総データサイズ、
(11)長期間の送信元/宛先IP分布、
(12)長期間の宛先ポート分布、
(13)長期間のDNSサーバへの問合せの有無、および
(14)通信アプリケーション側から何も通信していない時に送信されるデータの有無が挙げられる。
12a, 12b, 12c ルータ
14 ゲートウェイ装置
16a〜16f 加入者の端末装置
18、18a〜18e 計測機能部
20 制御機能部
22 トラヒック入力部
24 特徴獲得部
26 教師トラヒック送受信部
28 トラヒック分類機能部
30 教師情報獲得部
32 分類情報格納部
34 計測制御部
36 トラヒック出力部
Claims (12)
- ネットワーク通信のトラヒックを監視して、監視するトラヒックの特徴を抽出して、暗号の種別および使用したアプリケーションの種別を推定するトラヒック監視装置であって、該装置は、
前記トラヒックを入力し、入力したトラヒックを観測すべきトラヒック、教師トラヒックおよび制御信号に分類し出力する入力手段と、
前記観測すべきトラヒックおよび前記教師トラヒックから抽出する複数の特徴量をそれぞれ特徴情報および教師用情報として獲得する特徴獲得手段と、
前記教師用情報を入力し、該教師用情報を評価用の教師用情報に変換する教師情報獲得手段と、
複数の特徴量を特徴ベクトルとして用いるとともに、前記特徴情報および前記評価用の教師用情報を基に、前記観測すべきトラヒックについて暗号の種別およびアプリケーションの種別を推定し、推定した種別で分類したトラヒック情報を出力する分類手段と、
該分類したトラヒック情報を格納し、前記制御信号に応じて該当する情報を出力する分類格納手段と、
前記分類格納手段から出力された前記分類したトラヒック情報、前記教師トラヒックおよび前記制御信号を出力する出力手段とを含むことを特徴とするトラヒック監視装置。 - 請求項1に記載の装置において、前記分類手段は、複数の特徴量を特徴ベクトルとして用いるとともに、内容を推定する上で、クラス判定し、判定条件を得るために教師あり学習を用い、出力品質を最大化する判定条件を求め、またはクラス判定し、その判定条件を明示的に出力して、得られた判定条件を用いて推定分類することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項1に記載の装置において、前記分類手段は、複数有し、該分類手段が扱う前記特徴情報に重みを乗算した上で、同一クラスの確率を合計し、最も大きな確率を得た特徴情報を、推定されるトラヒックの内容として出力することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項1に記載の装置において、前記分類手段は、複数の特徴情報を候補として用意し、前記教師トラヒックを用いて最も推定精度が高くなる特徴情報の組合せを選び、使用することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項4に記載の装置において、前記分類手段は、N個の前記特徴情報を候補に設定し、これらの中から、a個の特徴情報を減らした、残るN-a個の前記特徴情報と、前記教師トラヒックとを用いてトラヒック内容を推定し、推定において得られた成績の良かった特徴情報の上位α個を残し、次に、該α個の前記特徴情報を候補に設定し、該候補から、b個の前記特徴情報を減らしたN-a-b個の前記特徴情報と、前記教師トラヒックとを用いてトラヒック内容を推定し、成績が良かった前記特徴情報の上位β個を残し、以降の推定の度に、前記特徴情報を、c個、d個・・・と減らし、残す成績上位の前記特徴情報の個数をγ、δ・・・を設定し、前記特徴情報が1以下にまで繰り返しを続け、最も成績の良かった前記特徴情報を使用することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項4に記載の装置において、前記分類手段は、前記特徴情報の選択に、遺伝的アルゴリズムまたは焼鈍し法の繰り返し法によって、組合せ方を次々と変えて、評価可能時間の中で、最も推定精度が高くなる特徴情報の組合せを求め、求めた特徴情報を判定に使用することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項5に記載の装置において、前記分類手段は、前記繰り返しを続け、最も成績の良かった前記特徴情報を使用する場合と、前記特徴情報の選択に、遺伝的アルゴリズムまたは焼鈍し法の繰り返し法によって、組合せ方を次々と変えて、評価可能時間の中で、最も推定精度が高くなる特徴情報の組合せを求め、求めた特徴情報を判定に使用する場合の両方とを用いて、得られた特徴情報と、許容可能な計算時間の中で前記教師トラヒックとを用いて評価し、最も良い評価結果を得たものを評価に使用するトラヒック監視装置。
- 請求項1ないし7のいずれか一項に記載の装置において、該装置は、前記トラヒックの内容の推定において、暗号方式とアプリケーションの種別の順序での推定、該順序の逆順序での推定および前記暗号方式およびアプリケーションの推定を複数段階に分けた推定のいずれか一つで推定することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項1または8に記載の装置において、前記教師用情報は、平文データの特徴情報から、暗号化によって生じる特徴情報を推定し、推定した特徴情報を用いて、該装置は、前記トラヒックの内容を推定することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項1ないし9のいずれか一項に記載の装置において、該装置は、評価に用いる教師データとして、過去に観測した教師データの中で、取得したパラメータの外部条件が最も近いものを使用するとともに、前記教師データを定期的に取得して更新することを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項10に記載の装置において、前記教師データは、評価するトラヒックを流している加入者端末装置ペアに近い該装置のペアを特定する手段で特定し、該特定手段は、前記加入者端末装置が所属するネットワークをIPアドレスから推定するとともに、経路情報を取得し、通信経路の重複が最大となる該装置のペアを選択し、選択したペアを用いることを特徴とするトラヒック監視装置。
- 請求項11に記載の装置において、該装置は、N次元のベクトル空間の中で、同一暗号方式および前記アプリケーションと推定されたグループの各トラヒックデータにおける他の要素との距離を計測し、その中心からの距離の分布が教師トラヒックにおける分布や従来の分布との異なりに応じて、該要素グループを新たな要素グループと仮定し、新たな要素グループを除いた集合の分布が、教師トラヒックにおける分布または従来観測された加入者トラヒックと一致する場合、該仮定を真と判断して、以降のフローの内容推定に、該新たな要素グループを、加えた集合の中から推定することを特徴とするトラヒック監視装置。
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