Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Process Name from Network Data

論文の概要: Predicting Process Name from Network Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03328v1
Date: Fri, 3 Sep 2021 20:15:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-12 10:56:47.896442
Title: Predicting Process Name from Network Data
Title（参考訳）: ネットワークデータからのプロセス名予測
Authors: Justin Allen, David Knapp, Kristine Monteith
Abstract要約: 本稿では,トラフィックを発生させるアプリケーションを予測するために,Netflowのような機能を利用する機械学習技術について報告する。実験では,大規模企業環境に展開したホスト型センサから得られた地中構造ラベルを用いて実験を行った。機械学習モデルが、ネットフローのような特徴のみを分類の基盤として、どのように高い分類精度を達成するかを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The ability to identify applications based on the network data they generate could be a valuable tool for cyber defense. We report on a machine learning technique capable of using netflow-like features to predict the application that generated the traffic. In our experiments, we used ground-truth labels obtained from host-based sensors deployed in a large enterprise environment; we applied random forests and multilayer perceptrons to the tasks of browser vs. non-browser identification, browser fingerprinting, and process name prediction. For each of these tasks, we demonstrate how machine learning models can achieve high classification accuracy using only netflow-like features as the basis for classification.
Abstract（参考訳）: 生成するネットワークデータに基づいてアプリケーションを特定することは、サイバー防衛にとって貴重なツールになる。本稿では,netflowライクな機能を用いてトラフィックを発生させるアプリケーションを予測する機械学習手法について報告する。実験では,大規模企業環境に展開するホスト型センサから得られた地中ラベルを用いて,ブラウザ対非ブラウザ識別,ブラウザフィンガープリント,プロセス名予測のタスクにランダムフォレストと多層パーセプトロンを適用した。それぞれのタスクに対して,ネットフローのような特徴のみをベースとして,機械学習モデルが高い分類精度を実現する方法を示す。

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