Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
トラフィック特徴量の時系列データにおける相関特性を用いた変化点からの異常検出
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
MATSUMOTO Ryosuke
PRO
January 22, 2014
Technology
6k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
トラフィック特徴量の時系列データにおける相関特性を用いた変化点からの異常検出
MATSUMOTO Ryosuke
PRO
January 22, 2014
More Decks by MATSUMOTO Ryosuke
See All by MATSUMOTO Ryosuke
問いを起点に、社会と共鳴する知を育む場へ
matsumoto_r
PRO
0
890
さくらインターネット研究所 アップデート2025年
matsumoto_r
PRO
0
950
リモートワークにおけるパッシブ疲労
matsumoto_r
PRO
6
5.5k
エンジニアのキャリアパスはどう描く? まつもとりーさんと考える後悔しないキャリア選択
matsumoto_r
PRO
10
2.5k
まつもとりーのこれまでとCOGNANOのこれから
matsumoto_r
PRO
0
390
2022年の研究所の評価制度振り返りと今後
matsumoto_r
PRO
0
920
VUCAワールドから紐解く組織や評価制度の変遷と再設計
matsumoto_r
PRO
9
27k
コンテナの研究開発から学ぶLinuxの要素技術
matsumoto_r
PRO
2
1.6k
開発者体験をさらに向上させる 事業と研究との連携
matsumoto_r
PRO
2
2.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
強化学習「理論」入門
enakai00
3
3.6k
ブラウザ研修 2026
recruitengineers
PRO
6
1.1k
Bits AI を制するものは Datadog を制す / The player that controls Bits AI, controls Datadog
kaminashi
0
120
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
1.2k
Goでデータパイプラインを作ろう
sansantech
PRO
1
500
ラジオの科学
frievea
0
330
LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス
shibuiwilliam
6
1.4k
私がブラウザを自作したくなった理由
supurazako
1
250
Agent 時代の Kaggle 展望 / kaggle-in-the-agentic-era
upura
1
800
MulticaとPi Coding Agentで、小規模OSSを30本同時運用した流れ
eiei114
0
130
Contract One Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
0
19k
社内の7割が使うデータ基盤を、 データチーム2人で回すためにやったこと
koh_yoshi
4
1.4k
Featured
See All Featured
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
800
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
570
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
520
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
410
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
14k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.5k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.2k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
2
3.8k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.6k
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
0
210
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.1k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Transcript
1/29 B
2/29 ⇒
3/29 IDS( ) ⇒ ⇒
4/29 ↓ ▪ ⇒ ⇒
5/29 DoS ⇒
6/29 [4] ChangeFinder ⇒ ⇒ DoS [4] J. Takeuchi and
K. Yamanishi, “A Unifying Framework for Detecting Outliers and Change Points from Time Series,” IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, pp.482-492, 2006.
7/29
8/29
9/29 ▪ ⇒ [ 1] HTTP ⇒ ⇒ [ 2]
⇒ ⇒
10/29 ▪ ⇒ 1 2 ⇒ 3 ⇒
11/29 (A) (A) (B) ▪ A B IP IP ⇒
DoS
12/29 DoS ▪ DoS HTTP IP ⇒ ⇒ DoS ⇒
13/29 ( ) IP. > IP. : ( ) 00:37:07
IP 172.16.114.50.http > 206.48.44.50.2222: . ack 5841 win 32120 00:37:17 IP 172.16.114.50.http > 206.48.44.90.2313: . ack 2921 win 32120 00:37:25 IP 206.48.44.40.2222 > 172.16.114.30.http: . (256) ack 8192 win 31744 00:37:25 IP 206.48.44.50.2222 > 172.16.114.40.http: . (1320) ack 8192 win 31744 00:37:38 IP 206.48.44.60.2222 > 172.16.114.70.http: . (156) ack 8192 win 31744 00:37:49 IP 206.48.44.90.2313 > 172.16.114.50.http: . (1460) ack 8192 win 31744 00:37:58 IP 206.48.44.90.2313 > 172.16.114.50.http: . (1460) ack 8192 win 31744 [ ] = 7 7 4 5 [ = ⇒ HTTP [ ] = 4 [ ] = 5 ⇒ DoS 1
14/29 ( DoS ) IP. > IP. : ( )
00:38:07 IP 172.16.114.50.http > 206.48.44.50.2222: . ack 5841 win 32120 00:38:17 IP 172.16.114.50.http > 206.48.44.90.2313: . ack 2921 win 32120 00:38:25 IP 206.48.44.50.2222 > 172.16.114.50.http: . (320) ack 8192 win 31744 00:38:25 IP 206.48.44.50.2222 > 172.16.114.50.http: . (320) ack 8192 win 31744 00:38:38 IP 206.48.44.50.2222 > 172.16.114.50.http: . (320) ack 8192 win 31744 00:38:49 IP 206.48.44.90.2313 > 172.16.114.50.http: . (320) ack 8192 win 31744 00:38:58 IP 206.48.44.90.2313 > 172.16.114.50.http: . (320) ack 8192 win 31744 [ ] = 7 7 5 [ = ⇒ HTTP [ ] = 1 [ ] = 5 ⇒ DoS ⇒ ⇒
15/29 ▪ ⇒ ⇒ [ 1] IP [ 2]
16/29 FIN ACK FIN ACK ACK FIN ACK FIN SYN
ACK( ) SYN( ) ACK SYN ACK SYN FIN 3way-handshake
17/29 SYN ACK( ) SYN( ) RST SYN FIN SYN
FIN
18/29 SYN FIN ⇒ ⇒ 1 SYN FIN
19/29 ▪ ( )( ) ( ) ( ) ∑
∑ ∑ = = = − − − − N i i N i i N i i i y y x x y y x x 1 2 1 2 1 N ⇒ 1 ( ) ( ) { }( ) N i y x y x i i . , 2 , 1 , , L = = y x, : N ※
20/29 ChangeFinder[4] 1 T ⇒ T ⇒ T t x
t x t x
21/29 ChangeFinder[4] 2 1 t x t x 2 ⇒
22/29
23/29 ▪MIT LINCOLN IDS IDS Week5 Tuesday (tcpdump ) -
HTTP DoS 1 - HTTP DoS 211 795 - 616 N = 20 - [ 1] HTTP DoS ⇒ DoS ⇒ [ ] - [ 2] SYN FIN ⇒
24/29 (1) 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
80000 1 101 201 301 401 501 601 701 801 minute packet_count 0 5 10 15 20 25 CF_score packet_80 CF_score 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 1 101 201 301 401 501 601 701 801 minute packet_count 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 CF_score packet_80 CF_score ▪ HTTP DoS DoS ◦ ◦ ◦ × ⇒ DoS ⇒ HTTP
25/29 (2) – 0 500 1000 1500 2000 2500 3000
3500 4000 4500 5000 1 101 201 301 401 501 601 701 801 minute packet_count 0 5 10 15 20 25 30 CF_score syn_packet CF_score 0 100 200 300 400 500 600 700 1 101 201 301 401 501 601 701 801 minute packet_count 0 5 10 15 20 25 30 CF_score fin_packet CF_score SYN FIN DoS DoS
26/29 (2) – 0 1 2 3 4 5 6
7 8 1 101 201 301 401 501 601 701 801 minute CF_score syn_fin_correl DoS DoS DoS
27/29
28/29 ▪ ⇒ ⇒ ▪ ⇒
29/29 ▪ ⇒ 0 ⇒ ▪ ⇒ ⇒ ⇒ ▪
⇒ ⇒