JP2007515867A - 正常データのnグラム分布を用いてペイロード異常を検出するための装置、方法、及び媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ネットワークを通じて伝送された異常ペイロードを検出する方法、装置、及び媒体。システムは、ネットワーク内のペイロードを受信し、各ペイロードに含まれたデータに対する長さを判断する。ネットワーク内で受信した各ペイロードに含まれたデータに対して統計的分布が生成され、ネットワークを通じて伝送された正常ペイロードを表す選択されたモデル分布と比較される。モデルペイロードは、それが受信ペイロードに含まれたデータに対する長さを含む所定の長さ範囲を有するように選択することができる。次に、受信ペイロードの統計的分布とモデル分布の間で検出された差異に基づいて、異常ペイロードが識別される。システムはまた、モデルの自動トレーニング及び漸次的更新をもたらすことができる。
【選択図】図1
Description
本出願は、2003年11月12日出願の米国特許仮出願第60/518,742号及び2004年9月28日出願の米国特許仮出願第60/613,637号からの優先権を主張するものであり、この両方は、本明細書において引用により組み込まれている。
本発明は、DARPAに付与された契約番号F30602−02−2−0209の下で合衆国政府の支援により行われたものである。合衆国政府は、本発明におけるある一定の権利を有する。
以下の詳細な説明は、コンピュータ上又はコンピュータのネットワーク上で実行するプログラム手順を用いて表すことができる。これらの手続き上の説明及び表現は、自らの作業の内容を他の当業者に有効に伝えるために当業者によって使用される手段である。このような手順を実行するために、1つ又はそれよりも多くの外部ソース又は入力装置から情報を検索することが必要であると考えられる。また、内部又は外部に位置することができる様々な記憶装置から情報を検索することができる。実行段階が完了すると、情報を表示装置、磁気記憶装置、不揮発性メモリ装置、揮発性メモリ、及び/又はプリンタのような様々なソースに出力することができる。更に、有線、無線、衛星、光などのような様々な通信方法及びネットワークを用いて、情報を遠隔地に位置する装置に伝送することができる。
本発明は、少なくとも1つの目標として、ネットワーク内で受信したペイロードデータを解析する必要がある。解析結果は、例えば、ネットワークを通じたトラフィックの正常な流れのモデル化を含む様々な目的に使用することができる。本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態は、ネットワークシステムゲートウェイでのワームの最初の発生の検出及び第1にワーム侵入の防止を考慮するものである。従って、ワームの破壊的な作用及びその伝播への関わりを防止することができる。むしろ、本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態は、部分的には、解析と、ネットワークサービス又はアプリケーションに送出されると予想される「正常」ペイロードのモデル化とを行うものである。
図面及び最初に図1を参照すると、本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態による異常ペイロードを検出するシステム100を示している。図1のペイロード検出システム100は、例えば、インターネット116のような外部ソースからデータ(例えば、ペイロード又はペイロードデータ)を実施するサーバ110を含む。また、サーバ110は、攻撃の可能性に対するサーバ110の保護を助けるファイアウォール112を含む。ファイアウォール112は、ウイルス及びワームがインターネット116からサーバ110に伝送される可能性を小さくするために、ある一定のデータをフィルタ処理するように機能する。また、サーバ110を1つ又はそれよりも多くのワークステーション114及び/又は他のサーバ118に結合することができる。ワークステーション114は、サーバ110を通じてインターネット116に接続されて相互作用する。より具体的には、各ワークステーション114は、データをサーバ110に伝送し、次に、サーバ110は、このデータをインターネット116を通じて宛先に伝送する。様々なソースからのデータをサーバ110によって受信し、ファイアウォール112を通じてフィルタ処理することができる。データがフィルタ処理された状態で、サーバ110は、遠隔地に位置する装置との相互作用を容易にするためにデータをワークステーション114に転送する。
1つ又はそれよりも多くの実施形態によれば、本発明は、自動トレーニング及び較正を行うことができる。本発明はまた、十分なトレーニングが行われた時点で自動的に停止することができる。例えば、完全自動化されるようにトレーニング処理を設計することができる。エポックサイズ及び閾値を一度確立することができ、システムは、十分なトレーニングを受けた時を独立に判断するであろう。エポックは、所定の時間長又は所定のデータ量に対応する。更に、例えば、ユーザ指定の閾値に基づいてトレーニング及び較正を行うことができる。代替的に、システムは、トレーニングデータを試験して、例えば最大距離値を選択することにより、各ペイロードモデルに対して初期閾値を決めることができる。各エポックに対して捕捉されたパケット数をユーザが調節することもできる。各トレーニングエポック後、計算されたばかりの新しいモデルは、前回エポック内で計算されたモデルと比較される。トレーニングは、モデルが「安定」状態になった時点で終了する。
図9は、本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態によるネットワークを通じて伝送された異常ペイロードを検出するために実行される段階を示す流れ図である。段階S350で、サーバは、ペイロードデータをネットワークから受信する。これは、例えば、外部ネットワーク、内部ネットワーク、無線ネットワーク、又は衛星ネットワークなどから受信することができるデータに対応する。段階S352で、サーバは、ペイロードに含まれたデータの長さを判断する。段階S354で、ペイロードに含まれたデータに対して統計的分布を生成する。例えば、サーバは、ペイロードに含まれたデータを解析し、例えば、上述のように、データ内で発生する文字の統計的分布を生成する。段階S356で、ペイロードデータの統計的分布をモデル分布と比較する。例えば、サーバは、上述のように、検索してペイロードの適切な長さに適用することができる複数のモデル分布を含む。段階S358で、サーバは、例えば、所定のユーザ判断基準に基づいて、モデル分布と十分に異なるペイロードとして異常ペイロードを特定する。従って、異常と特定された全てのペイロードは、廃棄されるか又は更に解析されることになる。
ネットワーク電気製品
本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態は、コンピュータネットワーク上のネットワークトラフィックを受動的に探知して監査するコンピュータシステム上で実施することができ、又はネットワークファイアウォールを操作する同じコンピュータ上で実施することができ、又はプロフィールが既に計算されたホスト又はサーバコンピュータ上で実施することができる。1つ又はそれよりも多くの実施形態は、到着及び退出トラフィックの両方に対して、多くのサービス及びポートに対する正常ペイロードモデルを計算することができるネットワーク電気製品の構築を想定している。この電気製品は、トラフィックをフィルタ処理してネットワーク上のあらゆるサービスを保護するファイアウォールに異常検出モデルを分布することができる。代替的に、ペイロード検出システムは、サーバ又はホスト上に新しいソフトウエアをインストールしたり又はネットワークシステム上に新しい電気製品又は装置をインストールする必要がなく、ホスト又はサーバコンピュータのネットワークインタフェースカード上で実施することができる。
本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態によれば、マハラノビス距離を有する1グラムモデルは、僅かに多い情報のみが各モデルに記憶された漸次的バージョンとして実施することができる。本方法の漸次的バージョンは、いくつかの理由で特に有用である可能性がある。第1に、「ハンドフリー」で自動的にオンザフライでモデルを計算することができる。このモデルは、時間が進むにつれて精度が向上し、より多くのデータが採取されることになる。更に、漸次的オンラインバージョンはまた、古いデータをモデルから「エージアウト」して、サービスを出入りして流れる最も最近のペイロードのより正確な姿を維持するものである。
Var(X)=E(X−EX)2=E(X2)−(EX)2
モデルにおけるx2 iの平均も記憶される場合には、同様な方法で標準偏差を更新することができる。
上述のように、ポートjに送られたペイロードの各観察長さビンiに対してモデルMijを計算する。ある一定の状況の下では、このようなきめの細かいモデル化は、様々な問題を招く可能性がある。例えば、モデルの全サイズは、非常に大きくなる可能性がある。これは、ペイロード長がギガバイトで測定することができるメディアファイルに関連して、多くの長さビンが定義される時に発生する可能性がある。その結果、多数の重心を計算する必要がある。更に、長さビンiのペイロードのバイト分布は、1バイトだけ異なるという理由で、長さビンi−1及びi+1のペイロードのバイト分布と非常に類似である可能性がある。各長さに対してモデルを記憶することは、時には冗長かつ無駄である可能性がある。別の問題は、一部の長さビンに対しては、トレーニングサンプルが十分ではない場合があるということである。まばらであるということは、データが真の分布の不正確な推定である経験的分布を生成することになり、エラー発生数が多すぎる欠陥検出器をもたらす可能性があることを示唆している。
自己伝播は、ワームにとって1つの重要な特徴及び必要条件である。自己伝播は、ワームがマシンに感染した状態で、自らのコピー又はその変形を別の影響を受けやすいホストに送ろうとすることによって自動的に他のマシンを攻撃し始めることを意味する。例えば、マシンがポート80で受信した何らかの要求からワーム「コード・レッドII」に感染した場合、このマシンは、同じ要求を他のマシンのポット80に送り始める。このような伝播パターンは、ほとんど全てのワームに当て嵌まる。従って、ポートiに至る異常進入トラフィックと非常に類似したポートiに至る何らかの退出トラフィックを検出することができた場合、ポートiを狙うワームが自己伝播している確率が高い。
本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態によれば、ネットワーク上の複数のホスト及び装置上で異常検出システムを実施することができる。次に、ホスト及び装置は、例えば、警報及び考えられるワームシグニチャーを交換することによって互いに協調することができる。従って、複数のホストが同じワームシグニチャーを互いに報告するので、ワームを迅速に識別して広がるのを防止することができる。次に、ネットワーク上の全てで迅速にコンテンツフィルタ処理を適用するために、このシグニチャーを公開することができる。このような協調セキュリティ戦略を用いると、ワームがネットワーク中に広がりかつ占有する可能性を小さくすることが可能である。
ネットワーク環境から生じる可能性がある様々な厄介な問題があり、その一部は、ネットワークをオフィス環境で使用することができるという事実に関連している。上述の問題を悪化させているのは、複数のネットワークにわたってデータを伝送することができる速度が速い点である。その結果、ネットワーク運用及び/又はセキュリティ担当者は、ネットワーク内のコンピュータの実際の使い方及びどのような形式のデータがネットワークの内側及び外側でホスト間で伝達されているかを知りたい場合がある。これは、例えば、ネットワーク内でコンピュータ(又はユーザ)間で伝送されるファイル及び媒体の形式を判断する段階を伴うであろう。ほとんどの伝達内容は、一般的に無害であるが、ウイルス及びワームのような悪意的なプログラムを広げる道になることがある。更に、ワークステーションの外側に広めるべきではない極秘及び/又は個人情報を維持する雇用主がいる。このような雇用主は、ある一定のファイル及び/又は情報を会社ネットワークの外側にあるコンピュータに伝送しないように従業員に警告する方針を制定することが多い。また、雇用主がある一定のファイル形式を外部ネットワーク又はコンピュータから受信(又は送信)されたくないと考える場合がある可能性がある。
本発明の1つ又はそれよりも多くの実施形態によれば、本発明を使用してインターネットのような大規模ネットワークの使用に関連する様々な問題に対処することができる。このような問題の1つは、飛び石プロキシの使用に関連するものである。これらのプロキシをアタッカー(又はハッカー)が用いる目的は、様々なマシンに対して攻撃を行いながら真の位置を隠すためである。アタッカーは、前回ハッキングを行って勢力内にある「ドローン」マシンに攻撃を開始することが多い。次に、これらのドローンマシンは、様々な商業レベルのコンピュータ、サーバ、ウェブサイトなどにサービス妨害攻撃を開始することができる。更に、アタッカーは、1つのドローンマシンに第2のドローンマシンを作動させることにより、攻撃を開始することができる。攻撃が開始された状態で、ターゲットコンピュータは、攻撃指令を伝送するマシンからの情報をただ見るだけである。
110 サーバ
112 ファイアウォール
116 インターネット
Claims (67)
- ネットワークを通じて伝送された異常ペイロードを検出する方法であって、
少なくとも1つのペイロードをネットワーク内で受信する段階と、
前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータに対して長さを判断する段階と、
前記ネットワーク内で受信した前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの統計的分布を生成する段階と、
前記生成された統計的分布の少なくとも一部分を前記ネットワークを通じて伝送された正常ペイロードを表す選択されたモデル分布の対応する部分と比較する段階と、
を含み、
前記選択されたモデル分布は、前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータに対する前記長さを包含する所定の長さ範囲を有し、
少なくとも部分的に、前記少なくとも1つのペイロードに対する前記統計的分布の前記少なくとも一部分と前記モデル分布の前記対応する部分の間で検出された差異に基づいて、該少なくとも1つのペイロードが異常ペイロードであるか否かを識別する段階、
を更に含むことを特徴とする方法。 - 前記モデル分布の前記所定の長さ範囲は、全ての正常ペイロードの統計的分布に対するカーネル推定を用いて選択された区分に基づいていることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記モデル分布の前記所定の長さ範囲は、少なくとも1つのクラスター化アルゴリズムを全ての正常ペイロードの統計的分布に適用することによって選択された区分に基づいていることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのペイロードの前記統計的分布は、該少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの平均頻度及び分散のバイト値分布であり、
前記モデル分布は、正常ペイロードを表す平均頻度及び分散のバイト値分布である、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのペイロードの前記統計的分布は、該少なくとも1つのペイロードに含まれたデータのバイト値分布であり、
前記モデル分布は、正常ペイロードを表すバイト値分布である、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのペイロードの前記バイト値分布は、該少なくとも1つのペイロードに含まれたデータのバイト頻度カウントであり、
前記モデル分布は、正常ペイロードに対するバイト頻度カウントである、
ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのペイロードの前記バイト値分布は、該少なくとも1つのペイロードに含まれたデータのランク順バイト頻度カウントであり、
前記モデル分布は、正常ペイロードに対するランク順バイト頻度カウントである、
ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記比較する段階は、前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの前記統計的分布と前記モデル分布の間の距離メトリックを測定する段階を更に含み、
前記識別する段階は、異常ペイロードを少なくとも部分的に所定の距離メトリックを超えるペイロードとして識別する段階を更に含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記距離メトリックは、前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの前記統計的分布と前記モデル分布の間のマハラノビスの距離に基づいて計算されることを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの前記統計的分布は、崩壊プロフィールを有し、
前記距離メトリックの測定は、前記崩壊する端部で開始される、
ことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 検出された異常ペイロードに対する望ましい数の警報に対応する警報閾値を設定する段階と、
前記警報閾値に達するまで前記所定の距離メトリックを自動的に調節する段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記所定の長さ範囲は、前記モデル分布の少なくとも接頭辞部分から選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記所定の長さ範囲は、前記モデル分布の少なくとも接尾辞部分から選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記所定の長さ範囲は、前記モデル分布の少なくとも中央部分から選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記モデル分布の前記所定の長さ範囲は、0〜50バイト、50〜150バイト、150〜155バイト、0〜255バイト、1000バイト未満、2000バイトよりも大きい、及び10,000バイトよりも大きい区分から成る区分群から選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのペイロードに対する前記統計的分布及び前記モデル分布の統計的分布は、nグラム分布を用いて生成され、
各nグラムは、可変バイト分類である、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - nは、バイト分類の混合値であることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- n=1であることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- n=2であることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- n=3であることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- 検出された異常ペイロードが、ウイルス又はワームであるか否かを判断する段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記ウイルス又はワームによって探査されたポートを識別する段階と、
他のマシン上の同じポートに対する探針を検出するために、前記ウイルス又はワームに対する前記統計的分布に対して退出トラフィックを比較する段階と、
前記比較する段階に基づいて前記ワーム又はウイルスの伝播を検出する段階と
を更に含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。 - 選択されたバイト値に異なる重み係数を割り当てる段階を更に含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。
- より高い重み係数が、コンピュータシステムの作動コードに対応するバイト値に割り当てられることを特徴とする請求項23に記載の方法。
- ウイルス又はワームであると判断されたあらゆる異常ペイロードに対するシグニチャーを生成する段階を更に含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記シグニチャーを生成する段階は、
ウイルス又はワームであると判断された前記ペイロードに含まれたデータに対する最長共通ストリングを識別する段階と、
少なくとも部分的に前記最長共通ストリングに基づいて前記シグニチャーを生成する段階と、
を更に含む、
ことを特徴とする請求項25に記載の方法。 - 前記生成する段階は、
ウイルス又はワームであると判断された前記ペイロードに含まれたデータに対する最長共通サブシーケンスを識別する段階と、
少なくとも部分的に前記最長共通サブシーケンスに基づいて前記シグニチャーを生成する段階と、
を更に含む、
ことを特徴とする請求項25に記載の方法。 - ウイルス又はワームシグニチャーを1つ又はそれよりも多くのサーバと交換する段階を更に含むことを特徴とする請求項25に記載の方法。
- ネットワークで受信したペイロードデータをモデル化する方法であって、
ネットワーク内で複数のペイロードデータを受信する段階と、
受信した全てのペイロードデータに対してペイロード長さ分布を作成する段階と、
前記ペイロード長さ分布を複数のペイロード範囲に分割する段階と、
各受信ペイロードデータに対して統計的分布を生成する段階と、
前記ペイロード範囲によって包含された全ての受信ペイロードデータの前記統計的分布に基づいて、各ペイロード範囲に対するモデルペイロードを構成する段階と、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記モデルペイロードを構成する段階は、各ペイロード範囲によって包含された全てのペイロードデータの前記統計的分布に対して少なくとも1つの重心を計算する段階を更に含むことを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 前記ペイロード長さ分布は、カーネル推定を用いて分割されることを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 前記ペイロード長さ分布は、少なくとも1つのクラスター化アルゴリズムを用いて分割されることを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 各区分に対してペイロード長さ分布を作成する段階と、
各ペイロード範囲内の前記ペイロード長さ分布を複数のクラスターにクラスター化する段階と、
前記複数のクラスターの各々に対して1つずつ複数の重心を計算する段階と、
各ペイロード範囲内の前記複数の重心に対してモデル重心を計算する段階と
を更に含み、
各モデル重心は、対応するペイロード範囲に対して前記ネットワークで受信した正常ペイロードを表すものである、
ことを特徴とする請求項29に記載の方法。 - ペイロードデータが、連続的に受信され、
前記モデルペイロードは、全ての受信ペイロードデータに基づいて構成される、
ことを特徴とする請求項29に記載の方法。 - 所定の閾値よりも古い受信ペイロードデータをエージアウトする段階を更に含み、
前記モデルペイロードは、現在のペイロードデータに基づいて構成される、
ことを特徴とする請求項34に記載の方法。 - 前記統計的分布は、nグラム分布を用いて生成され、
各nグラムは、可変バイト分類である、
ことを特徴とする請求項29に記載の方法。 - nは、バイト分類の混合値であることを特徴とする請求項36に記載の方法。
- n=1であることを特徴とする請求項36に記載の方法。
- n=2であることを特徴とする請求項36に記載の方法。
- n=3であることを特徴とする請求項36に記載の方法。
- 各受信ペイロードデータの前記統計的分布は、該受信ペイロードデータに関するバイト値分布であることを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 各受信ペイロードデータの前記バイト値分布は、該受信ペイロードデータに含まれたデータのバイト頻度カウントであることを特徴とする請求項41に記載の方法。
- 各受信ペイロードデータの前記バイト値分布は、該受信ペイロードデータに含まれたデータのランク順バイト頻度カウントであることを特徴とする請求項41に記載の方法。
- 前記モデルペイロードを構成するのに十分なペイロードデータを受信した時を自動的に検出する段階を更に含むことを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 前記自動的に検出する段階は、
所定の時間長を有するエポックを定義する段階と、
現在のエポックに対して前記ネットワークで前記複数のペイロードデータを受信する段階と、
前記現在のエポック内で受信した前記複数のペイロードデータに対する前記モデルペイロードとして現在のペイロードモデルを構成する段階と、
前記現在のペイロードモデルを前回のエポックに対する前記モデルペイロードと比較する段階と、
所定の安定性条件に到達するまで前記受信する段階、前記構成する段階、及び前記比較する段階を繰り返す段階と、
を更に含む、
ことを特徴とする請求項44に記載の方法。 - 前記安定性条件は、少なくとも部分的に、前記現在のペイロードモデルと前記前回のエポックに対する前記モデルペイロードとの間の距離に基づいていることを特徴とする請求項45に記載の方法。
- ネットワークを通じて伝送された異常ペイロードを検出するためのシステムであって、
ネットワークに結合され、該ネットワークを通じて少なくとも1つのペイロードを受信するコンピュータと、
前記ネットワークを通じて受信した正常ペイロードを表す少なくとも1つのモデル分布と、
を含み、
前記コンピュータは、
前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータに対して長さを判断し、
前記ネットワーク内で受信した前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの統計的分布を生成し、
前記生成した統計的分布の少なくとも一部分を、前記少なくとも1つに含まれたデータに対する前記長さを包含する所定の長さ範囲を有する前記モデル分布の選択されたものの対応する部分と比較し、
少なくとも部分的に、前記少なくとも1つのペイロードに対する前記統計的分布の前記少なくとも一部分と前記選択されたモデル分布の前記対応する部分との間で検出された差異に基づいて、前記少なくとも1つのペイロードが異常ペイロードであるか否かを識別する、
ように構成されている、
ことを特徴とするシステム。 - 前記コンピュータは、更に、
前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの前記統計的分布と前記選択されたモデル分布との間の距離メトリックを測定し、
少なくとも部分的に所定の距離メトリックを超えるペイロードとして異常ペイロードを識別する、
ように構成されている、
ことを特徴とする請求項47に記載のシステム。 - 前記コンピュータは、更に、
検出された異常ペイロードに関する望ましい警報回数に対応する警報閾値を設定し、
前記警報閾値に到達するまで前記所定の距離メトリックを自動的に調節する、
ように構成されている、
ことを特徴とする請求項47に記載のシステム。 - 前記コンピュータは、少なくとも1つのポートを含み、更に、
検出された異常ペイロードがウイルス又はワームであるか否かを判断し、
前記ウイルス又はワームによって探査された前記ポートの1つを識別し、
少なくとも1つの他のコンピュータ上の同じポートに対する探針を検出するために、前記ウイルス又はワームに対する前記統計的分布に対して退出トラフィックを比較することにより該ワーム又はウイルスの伝播を検出する、
ように構成されている、
ことを特徴とする請求項47に記載のシステム。 - ネットワークで受信したペイロードデータをモデル化するためのシステムであって、
ネットワークに結合され、該ネットワークを通じて複数のペイロードデータを受信するコンピュータ、
を含み、
前記コンピュータは、
受信した全てのペイロードデータに対してペイロード長さ分布を作成し、
前記ペイロード長さ分布を複数のペイロード範囲に分割し、
各受信ペイロードデータに対して統計的分布を生成し、
前記ペイロード範囲によって包含された全ての受信ペイロードデータの前記統計的分布に基づいて、各ペイロード範囲に対してモデルペイロードを構成する、
ように構成されている、
ことを特徴とするシステム。 - 前記コンピュータは、更に、
各区分に対してペイロード長さ分布を作成し、
各ペイロード範囲内の前記ペイロード長さ分布を複数のクラスターにクラスター化し、
前記複数のクラスターの各々に対して1つずつ複数の重心を計算し、
各ペイロード範囲内の前記複数の重心に対してモデル重心を計算する、
ように構成されており、
各前記モデル重心は、前記対応するペイロード範囲に対して前記ネットワークで受信した正常ペイロードを表している、
ことを特徴とする請求項51に記載のシステム。 - 前記コンピュータは、更に、
所定の時間長を有するエポックを定義し、
現在のエポックに対して前記ネットワークで前記複数のペイロードデータを受信し、
前記現在のエポック内で受信した前記複数のペイロードデータに対する前記モデルペイロードとして現在のペイロードモデルを構成し、
前記現在のペイロードモデルを前回のエポックに対する前記モデルペイロードと比較し、
所定の安定性条件に到達するまで受信し、構成し、比較し続ける、
ように構成されている、
ことを特徴とする請求項51に記載のシステム。 - ネットワークで受信したペイロードデータをモデル化するためにコンピュータによって実行可能な命令を担持するコンピュータ可読媒体であって、
前記命令により、前記コンピュータは、
ネットワークを通じて少なくとも1つのペイロードを受信し、
前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータに対する長さを判断し、
前記ネットワーク内で受信した少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの統計的分布を生成し、
前記生成された統計的分布の少なくとも一部分を、前記受信ペイロードに含まれたデータに対する前記長さを包含する所定の長さ範囲を有する前記モデル分布の選択されたものの対応する部分と比較し、
少なくとも部分的に、前記少なくとも1つのペイロードに対する前記統計的分布の前記少なくとも一部分と前記選択されたモデル分布の前記対応する部分との間で検出された差異に基づいて、該少なくとも1つのペイロードが異常ペイロードであるか否かを識別する、
行為を実行する、
ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータに、
前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの前記統計的分布と前記選択されたモデル分布との間の距離メトリックを測定し、
少なくとも部分的に所定の距離メトリックを超えるペイロードとして異常ペイロードを識別する、
行為を実行させる命令、
を更に含むことを特徴とする請求項54に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータに、
検出された異常ペイロードに関する望ましい警報回数に対応する警報閾値を設定し、
前記警報閾値に到達するまで前記所定の距離メトリックを自動的に調節する、
行為を実行させる命令、
を更に含むことを特徴とする請求項54に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータに、
検出された異常ペイロードがウイルス又はワームであるか否かを判断し、
前記ウイルス又はワームによって探査された前記ポートの1つを識別し、
少なくとも1つの他のコンピュータ上の同じポートに対する探針を検出するために、前記ウイルス又はワームに対する前記統計的分布に対して退出トラフィックを比較することによって該ワーム又はウイルスの伝播を検出する、
行為を実行させる命令、
を更に含むことを特徴とする請求項54に記載のコンピュータ可読媒体。 - ネットワークで受信したペイロードデータをモデル化するためにコンピュータによって実行可能な命令を担持するコンピュータ可読媒体であって、
前記命令により、前記コンピュータは、
ネットワークを通じて複数のペイロードデータを受信し、
受信した全てのペイロードデータに対してペイロード長さ分布を作成し、
前記ペイロード長さ分布を複数のペイロード範囲に分割し、
各受信ペイロードデータに対して統計的分布を生成し、
前記ペイロード範囲によって包含された全ての受信ペイロードデータの前記統計的分布に基づいて、各ペイロード範囲に対してモデルペイロードを構成する、
行為を実行する、
ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータに、
各区分に対してペイロード長さ分布を作成する段階と、
各ペイロード範囲内の前記ペイロード長さ分布を複数のクラスターにクラスター化する段階と、
前記複数のクラスターの各々に対して1つずつ複数の重心を計算する段階と、
各ペイロード範囲内の前記複数の重心に対してモデル重心を計算する段階と、
を実行させる命令、
を更に含み、
各前記モデル重心は、前記対応するペイロード範囲に対して前記ネットワークで受信した正常ペイロードを表している、
ことを特徴とする請求項58に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータに、
所定の時間長を有するエポックを定義する段階と、
現在のエポックに対して前記ネットワークで前記複数のペイロードデータを受信する段階と、
前記現在のエポック内で受信した前記複数のペイロードデータの前記モデルペイロードとして現在のペイロードモデルを構成する段階と、
前記現在のペイロードモデルを前回のエポックに対する前記モデルペイロードと比較する段階と、
所定の安定性条件に到達するまで前記受信する段階、前記構成する段階、及び前記比較する段階を繰り返す段階と、
を実行させる命令、
を更に含むことを特徴とする請求項58に記載のコンピュータ可読媒体。 - ネットワークを通じて伝送された異常ペイロードを検出するためのシステムであって、
ネットワークを通じて少なくとも1つのペイロードを受信するための手段と、
前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータに対して長さを判断するための手段と、
前記ネットワーク内で受信した前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの統計的分布を生成するための手段と、
前記生成された統計的分布の少なくとも一部分を、前記受信ペイロードに含まれたデータに対する前記長さを包含する所定の長さ範囲を有する前記モデル分布の選択されたものの対応する部分と比較するための手段と、
少なくとも部分的に、前記少なくとも1つのペイロードに対する前記統計的分布の前記少なくとも一部分と前記選択されたモデル分布の前記対応する部分との間で検出された差異に基づいて、該少なくとも1つのペイロードが異常ペイロードであるか否かを識別するための手段と、
を含むことを特徴とするシステム。 - 前記少なくとも1つのペイロードに含まれたデータの前記統計的分布と前記選択されたモデル分布との間の距離メトリックを測定するための手段と、
少なくとも部分的に所定の距離メトリックを超えるペイロードとして異常ペイロードを識別するための手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項61に記載のシステム。 - 検出された異常ペイロードに関する望ましい警報回数に対応する警報閾値を設定するための手段と、
前記警報閾値に到達するまで前記所定の距離メトリックを自動的に調節するための手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項61に記載のシステム。 - 検出された異常ペイロードがウイルス又はワームであるか否かを判断するための手段と、
前記ウイルス又はワームによって探査された前記ポートの1つを識別するための手段と、
少なくとも1つの他のコンピュータ上の同じポートに対する探針を検出するために、前記ウイルス又はワームに対する前記統計的分布に対して退出トラフィックを比較することによって該ワーム又はウイルスの伝播を検出するための手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項61に記載のシステム。 - ネットワークで受信したペイロードデータをモデル化するためのシステムであって、
ネットワークを通じて複数のペイロードデータを受信するための手段と、
受信した全てのペイロードデータに対してペイロード長さ分布を作成するための手段と、
前記ペイロード長さ分布を複数のペイロード範囲に分割するための手段と、
各受信ペイロードデータに対して統計的分布を生成するための手段と、
前記ペイロード範囲によって包含された全ての受信ペイロードデータの前記統計的分布に基づいて、各ペイロード範囲に対してモデルペイロードを構成するための手段と、
を含むことを特徴とするシステム。 - 各区分に対してペイロード長さ分布を作成するための手段と、
各ペイロード範囲内の前記ペイロード長さ分布を複数のクラスターにクラスター化するための手段と、
前記複数のクラスターの各々に対して1つずつ複数の重心を計算するための手段と、
各ペイロード範囲内の前記複数の重心に対してモデル重心を計算するための手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項65に記載のシステム。 - 所定の時間長を有するエポックを定義するための手段と、
現在のエポックに対して前記ネットワークで前記複数のペイロードデータを受信するための手段と、
前記現在のエポック内で受信した前記複数のペイロードデータに対する前記モデルペイロードとして現在のペイロードモデルを構成するための手段と、
前記現在のペイロードモデルを前回のエポックに対する前記モデルペイロードと比較するための手段と、
所定の安定性条件に到達するまで前記受信する段階、前記構成する段階、及び前記比較する段階を繰り返すための手段と、
を更に含むことを特徴とする請求項65に記載のシステム。
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