時系列データからの多層ネットワーク特徴抽出手法の提案：Eigen Co-occurrence Matrix (ECM)

摘要

コンピュータのセキュリティを考える上で重要な問題の1つに、有効なユーザに成りすますことによる不正行為を検知することが挙げられる．不正行為を検知する方法としては、異常検知によるアプローチが有効でぁる．異常検知は、有効なユーザの挙動を学習することによりユーザのモデルを作成し、そのモデルから逸脱する挙動を異常と検知する．本稿では、異常検知に用いられる時系列データからのユーザの挙動の特徴抽出に着目し、Eigen Co-Occurrence Matrix(ECM)手法という新たな時系列データからの特徴抽出手法を提案する．ユーザのUNIX コマンド時系列からECM手法を用いて特徴抽出を行い、異常検知に利用す早．Schonlauらが提供するUNIXコマンドデータに対して成りすまし検知の実験を行った．