JP5380528B2 - 大規模装置内での問題の決定のための警報の重要性のランク付け - Google Patents
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Description
1.もし(I1>x)ならば、alert1を発生;
2.もし(I2>x)ならば、alert2を発生;
3.もし(I6>z)ならば、alert3を発生;ここでx、y、zはしきい値。ここで、I1>xの場合、我々は、この値を伝搬させるように、図2に示している不変量ネットワークをたどって、その等価値I2 xをノード2で、I6 xをノード6でそれぞれ計算する。同様に、I2=yの場合、我々は、その等価値I1 yをノード1で、I6 yをノード6でそれぞれ計算することができる。さらに、I1 zとI2 zも同様に計算することができる。前述のルールに示している各計測値については、その局所的なしきい値と、他の2つのルールからマッピングされている2つのしきい値と、の3つのしきい値がある。たとえば、計測値I1については、その局所的なしきい値xと2つの等価しきい値I1 yとI1 z(これらは図1のブロック106で求められる)がある。
1.複数の装置から履歴監視データを収集する
2.複数の不変量を抽出する
3.複数の装置から複数の管理ルールを収集する
4.すべての等価しきい値を計算する
5.時刻tにおいて、複数の装置から一式の警報を受信する
6.各警報のしきい値違反の数(NTV)を計算するために、各警報の実際の計測値を複数の等価しきい値のベクトルと比較する
7.受信した一式の複数の警報をランク付けするために、NTVをソートする
8.ステップ5に戻る
ステップ6において、我々が、実際の計測値をその局所しきい値に置き換えると、我々は、NTVを得るために、この局所しきい値を他の複数のルールの等価しきい値と比較することが基本的に可能である。我々が複数のNTVをソートした場合、我々は、ケースIから得られる順序と同じ警報の順序を得ることになる。動的なしきい値設定機構を有しているルールがあってもよい。新しい各しきい値について、ステップ4において、方法1は、その新しい値を他のn−1個のノードに、いったん再度伝搬させなければならない。
Claims (21)
- 監視されている装置データ間の複数の関係を求めるためのモデルの安定した集合を求めるために複数の不変量を抽出し、
前記複数の不変量を抽出することによって作られた不変量ネットワークを使用して複数のルールの等価しきい値を計算し、
所与の時間窓の間に、監視されている装置から一式の警報を受信し、
前記複数の警報の計測値を前記複数の等価しきい値のベクトルと比較し、
前記一式の警報をランク付けすること、
を有する、複数の警報の優先順位を設定する方法。 - 前記複数の不変量を抽出することは、
所与の時間窓内で監視されている複数のデータモデルの適合度スコアを計算し、
適合しきい値未満の監視されているデータモデルを除外し、
複数の時間窓にわたって、残りの複数の監視されているデータモデルを不変量と見なすこと、を有する、請求項1に記載の方法。 - 前記不変量ネットワークは、計測値を表している複数のノードを有し、他の複数の計測値を推定するために前記不変量ネットワークの前記複数のノード間で複数の値を伝搬させることをさらに有する、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の値を伝搬させることは、前記複数の等価しきい値を得るために、他のノードからの複数のしきい値をマッピングすることを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の警報の計測値を前記複数の等価しきい値のベクトルと比較することは、前記計測値に対応する警報の重要性を求めるために、前記複数の等価しきい値を比較することを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記重要性は、真の陽性を通報する確率を有している、請求項1に記載の方法。
- 前記ランク付けすることは、前記複数の警報を重要性の順に処理することを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の警報の計測値を前記複数の等価しきい値のベクトルと比較することは、
しきい値違反の数(NTV)を求め、
前記一式の警報をランク付けするために、前記NTVをソートすること、を有する、請求項1に記載の方法。 - コンピュータ読み取り可能プログラムを有し、前記コンピュータ読み取り可能プログラムはコンピュータ上で実行されるときに、前記コンピュータに請求項1の前記複数のステップを実行させる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 装置の1つまたは2つ以上の構成要素から監視履歴データを収集し、
前記装置の監視履歴データ間の複数の関係を求めるためのモデルの安定した集合を求めるために複数の不変量を抽出し、
前記監視されている複数の装置の構成要素から複数の管理ルールを収集し、
前記複数の不変量を抽出することによって作られた不変量ネットワークを使用して前記複数の管理ルールの等価しきい値を計算し、
所与の時間窓の間に、前記監視されている装置から一式の警報を受信し、
しきい値違反の数(NTV)を計算するために、前記複数の警報の計測値を前記複数の等価しきい値のベクトルと比較し、
前記一式の警報をランク付けするために、前記NTVをソートすること、
を有する、複数の警報の優先順位を設定する方法。 - 前記複数の不変量を抽出することは、
所与の時間窓内で監視されている複数のデータモデルの適合度スコアを計算し、
適合しきい値未満の監視されているデータモデルを除外し、
複数の時間窓にわたって、残りの複数の監視されているデータモデルを不変量と見なすこと、を有する、請求項10に記載の方法。 - 前記不変量ネットワークは、計測値を表している複数のノードを有し、他の複数の計測値を推定するために前記不変量ネットワークの前記複数のノード間で複数の値を伝搬させることをさらに有する、請求項10に記載の方法。
- 前記複数の値を伝搬させることは、前記複数の等価しきい値を得るために、他のノードからの複数のしきい値をマッピングすることを有する、請求項12に記載の方法。
- 前記複数の警報の計測値を前記複数の等価しきい値のベクトルと比較することは、前記計測値に対応する警報の重要性を求めるために、前記複数の等価しきい値を比較することを有する、請求項10に記載の方法。
- 前記重要性は、真の陽性を通報している確率を有している、請求項10に記載の方法。
- 前記ソートすることは、前記複数の警報を重要性の順に処理することを有する、請求項10に記載の方法。
- コンピュータ読み取り可能プログラムを有し、前記コンピュータ読み取り可能プログラムはコンピュータ上で実行されるときに、前記コンピュータに請求項10の前記複数のステップを実行させる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 複数のノードとしての複数の計測値と、監視されている装置データ間の複数の不変な関係を表している複数のエッジと、を使用して構築され、かつ、複数のルールについての複数の等価しきい値を計算するように構成されている、不変量ネットワークを保存するように構成されているプログラム保存媒体と、
監視されている装置についての所与の時間窓の間に、複数の警報を発生するように構成されている警報発生器と、
前記複数の警報の重要性を求めるために、計測値を局所しきい値および他のルールからマッピングされている複数の等価しきい値と比較するように構成されている同僚評価機構と、
を有する、複数の警報の優先順位を設定する装置。 - 前記不変量ネットワークは、計測値を表している複数のノードを有し、他の複数のしきい値または複数の計測値を推定するために、前記不変量ネットワークの前記複数のノード間で複数の値を伝搬させる、請求項18に記載の装置。
- 前記重要性は、真の陽性を通報している確率を有している、請求項18に記載の装置。
- 前記複数の警報の計測値は、しきい値違反の数(NTV)を有する複数の前記等価しきい値のベクトルを有する、請求項18に記載の装置。
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---|---|
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Families Citing this family (57)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8874477B2 (en) | 2005-10-04 | 2014-10-28 | Steven Mark Hoffberg | Multifactorial optimization system and method |
US8019584B2 (en) * | 2006-07-31 | 2011-09-13 | Nec Laboratories America, Inc. | Method and system for modeling likely invariants in distributed systems |
JP4990018B2 (ja) * | 2007-04-25 | 2012-08-01 | 株式会社日立製作所 | 装置性能管理方法、装置性能管理システム、および管理プログラム |
US8185781B2 (en) * | 2009-04-09 | 2012-05-22 | Nec Laboratories America, Inc. | Invariants-based learning method and system for failure diagnosis in large scale computing systems |
US20100293618A1 (en) * | 2009-05-12 | 2010-11-18 | Microsoft Corporation | Runtime analysis of software privacy issues |
US8392760B2 (en) * | 2009-10-14 | 2013-03-05 | Microsoft Corporation | Diagnosing abnormalities without application-specific knowledge |
JPWO2011046228A1 (ja) | 2009-10-15 | 2013-03-07 | 日本電気株式会社 | システム運用管理装置、システム運用管理方法、及びプログラム記憶媒体 |
US8327189B1 (en) * | 2009-12-22 | 2012-12-04 | Emc Corporation | Diagnosing an incident on a computer system using a diagnostics analyzer database |
US9331897B2 (en) * | 2011-04-21 | 2016-05-03 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Recovery from multiple faults in a communications network |
JP5488622B2 (ja) * | 2012-01-16 | 2014-05-14 | コニカミノルタ株式会社 | 画像形成装置 |
CA2796506A1 (en) * | 2012-11-23 | 2014-05-23 | Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee | Personalized budgets for financial services |
US10133741B2 (en) | 2014-02-13 | 2018-11-20 | Amazon Technologies, Inc. | Log data service in a virtual environment |
US10296844B2 (en) * | 2014-09-24 | 2019-05-21 | Nec Corporation | Automatic discovery of message ordering invariants in heterogeneous logs |
JP2016081104A (ja) * | 2014-10-10 | 2016-05-16 | 荏原環境プラント株式会社 | プロセス診断支援装置 |
US9521035B2 (en) * | 2014-12-05 | 2016-12-13 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Filtering non-actionable alerts |
US10664535B1 (en) | 2015-02-02 | 2020-05-26 | Amazon Technologies, Inc. | Retrieving log data from metric data |
US10505869B2 (en) | 2015-08-04 | 2019-12-10 | International Business Machines Corporation | Mimicking a presence notification from an application executing on a virtual component to optimize computing resource allocation/utilization |
US10204211B2 (en) | 2016-02-03 | 2019-02-12 | Extrahop Networks, Inc. | Healthcare operations with passive network monitoring |
US10289471B2 (en) * | 2016-02-08 | 2019-05-14 | Nec Corporation | Ranking causal anomalies via temporal and dynamical analysis on vanishing correlations |
US11140167B1 (en) | 2016-03-01 | 2021-10-05 | Exabeam, Inc. | System, method, and computer program for automatically classifying user accounts in a computer network using keys from an identity management system |
US20170277997A1 (en) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | Nec Laboratories America, Inc. | Invariants Modeling and Detection for Heterogeneous Logs |
WO2017176676A1 (en) * | 2016-04-04 | 2017-10-12 | Nec Laboratories America, Inc | Graph-based fusing of heterogeneous alerts |
WO2017176673A1 (en) * | 2016-04-04 | 2017-10-12 | Nec Laboratories America, Inc. | Blue print graphs for fusing of heterogeneous alerts |
US9729416B1 (en) | 2016-07-11 | 2017-08-08 | Extrahop Networks, Inc. | Anomaly detection using device relationship graphs |
US10402289B2 (en) * | 2016-09-07 | 2019-09-03 | Nec Corporation | Fine-grained causal anomaly inference for complex system fault diagnosis |
US10476673B2 (en) | 2017-03-22 | 2019-11-12 | Extrahop Networks, Inc. | Managing session secrets for continuous packet capture systems |
US10423409B2 (en) | 2017-04-21 | 2019-09-24 | Semmle Limited | Weighting static analysis alerts |
US10678673B2 (en) * | 2017-07-12 | 2020-06-09 | Fujitsu Limited | Software program fault localization |
US10592372B2 (en) * | 2017-07-18 | 2020-03-17 | Vmware, Inc. | Confidence-controlled sampling methods and systems to analyze high-frequency monitoring data and event messages of a distributed computing system |
US10063434B1 (en) * | 2017-08-29 | 2018-08-28 | Extrahop Networks, Inc. | Classifying applications or activities based on network behavior |
US9967292B1 (en) | 2017-10-25 | 2018-05-08 | Extrahop Networks, Inc. | Inline secret sharing |
US10264003B1 (en) | 2018-02-07 | 2019-04-16 | Extrahop Networks, Inc. | Adaptive network monitoring with tuneable elastic granularity |
US10389574B1 (en) | 2018-02-07 | 2019-08-20 | Extrahop Networks, Inc. | Ranking alerts based on network monitoring |
US10038611B1 (en) | 2018-02-08 | 2018-07-31 | Extrahop Networks, Inc. | Personalization of alerts based on network monitoring |
US10270794B1 (en) | 2018-02-09 | 2019-04-23 | Extrahop Networks, Inc. | Detection of denial of service attacks |
CN108509979B (zh) * | 2018-02-28 | 2022-03-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种异常检测方法、服务器及计算机可读存储介质 |
US10116679B1 (en) | 2018-05-18 | 2018-10-30 | Extrahop Networks, Inc. | Privilege inference and monitoring based on network behavior |
US10411978B1 (en) | 2018-08-09 | 2019-09-10 | Extrahop Networks, Inc. | Correlating causes and effects associated with network activity |
US10594718B1 (en) | 2018-08-21 | 2020-03-17 | Extrahop Networks, Inc. | Managing incident response operations based on monitored network activity |
US10965702B2 (en) | 2019-05-28 | 2021-03-30 | Extrahop Networks, Inc. | Detecting injection attacks using passive network monitoring |
US11165814B2 (en) | 2019-07-29 | 2021-11-02 | Extrahop Networks, Inc. | Modifying triage information based on network monitoring |
US11388072B2 (en) | 2019-08-05 | 2022-07-12 | Extrahop Networks, Inc. | Correlating network traffic that crosses opaque endpoints |
US10742530B1 (en) | 2019-08-05 | 2020-08-11 | Extrahop Networks, Inc. | Correlating network traffic that crosses opaque endpoints |
US10742677B1 (en) | 2019-09-04 | 2020-08-11 | Extrahop Networks, Inc. | Automatic determination of user roles and asset types based on network monitoring |
US11165823B2 (en) | 2019-12-17 | 2021-11-02 | Extrahop Networks, Inc. | Automated preemptive polymorphic deception |
US11501222B2 (en) * | 2020-03-20 | 2022-11-15 | International Business Machines Corporation | Training operators through co-assignment |
US11956253B1 (en) * | 2020-06-15 | 2024-04-09 | Exabeam, Inc. | Ranking cybersecurity alerts from multiple sources using machine learning |
US11463466B2 (en) | 2020-09-23 | 2022-10-04 | Extrahop Networks, Inc. | Monitoring encrypted network traffic |
WO2022066910A1 (en) | 2020-09-23 | 2022-03-31 | Extrahop Networks, Inc. | Monitoring encrypted network traffic |
US12063226B1 (en) | 2020-09-29 | 2024-08-13 | Exabeam, Inc. | Graph-based multi-staged attack detection in the context of an attack framework |
US11190421B1 (en) * | 2021-03-01 | 2021-11-30 | International Business Machines Corporation | Alerts reduction based on severity level using metric template matching and normalization rule |
US11349861B1 (en) | 2021-06-18 | 2022-05-31 | Extrahop Networks, Inc. | Identifying network entities based on beaconing activity |
US11816080B2 (en) | 2021-06-29 | 2023-11-14 | International Business Machines Corporation | Severity computation of anomalies in information technology operations |
US11296967B1 (en) | 2021-09-23 | 2022-04-05 | Extrahop Networks, Inc. | Combining passive network analysis and active probing |
US11329863B1 (en) | 2021-10-18 | 2022-05-10 | Amdocs Development Limited | System, method, and computer program for dynamic prioritization of monitoring system related alerts |
US11843606B2 (en) | 2022-03-30 | 2023-12-12 | Extrahop Networks, Inc. | Detecting abnormal data access based on data similarity |
US12007865B2 (en) * | 2022-04-16 | 2024-06-11 | Juniper Networks, Inc. | Machine learning for rule evaluation |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6192112B1 (en) * | 1995-12-29 | 2001-02-20 | Seymour A. Rapaport | Medical information system including a medical information server having an interactive voice-response interface |
JPH11177549A (ja) * | 1997-12-09 | 1999-07-02 | Fujitsu Ltd | トラフィック監視装置及びトラフィック監視方法 |
US6405327B1 (en) * | 1998-08-19 | 2002-06-11 | Unisys Corporation | Apparatus for and method of automatic monitoring of computer performance |
US6321338B1 (en) * | 1998-11-09 | 2001-11-20 | Sri International | Network surveillance |
US7096074B2 (en) * | 2002-05-30 | 2006-08-22 | Insyst Ltd. | Methods and apparatus for early fault detection and alert generation in a process |
US7444263B2 (en) * | 2002-07-01 | 2008-10-28 | Opnet Technologies, Inc. | Performance metric collection and automated analysis |
US7409721B2 (en) * | 2003-01-21 | 2008-08-05 | Symantac Corporation | Network risk analysis |
US7693810B2 (en) * | 2003-03-04 | 2010-04-06 | Mantas, Inc. | Method and system for advanced scenario based alert generation and processing |
US7774842B2 (en) * | 2003-05-15 | 2010-08-10 | Verizon Business Global Llc | Method and system for prioritizing cases for fraud detection |
US7945817B1 (en) * | 2004-04-30 | 2011-05-17 | Sprint Communications Company L.P. | Method and system for automatically recognizing alarm patterns in a communications network |
US7259666B1 (en) * | 2004-04-30 | 2007-08-21 | Sprint Communications Company L.P. | Method and system for displaying status indications from communications network |
US20060053295A1 (en) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Bharath Madhusudan | Methods and systems for content detection in a reconfigurable hardware |
US7590589B2 (en) * | 2004-09-10 | 2009-09-15 | Hoffberg Steven M | Game theoretic prioritization scheme for mobile ad hoc networks permitting hierarchal deference |
US20070250427A1 (en) * | 2005-01-05 | 2007-10-25 | The Northwestern Mutual Life Insurance Company | Retirement planning system and method |
US8874477B2 (en) * | 2005-10-04 | 2014-10-28 | Steven Mark Hoffberg | Multifactorial optimization system and method |
JP4645907B2 (ja) * | 2006-01-24 | 2011-03-09 | 横河電機株式会社 | アラーム情報処理装置およびアラーム情報処理方法 |
US7590513B2 (en) * | 2006-01-30 | 2009-09-15 | Nec Laboratories America, Inc. | Automated modeling and tracking of transaction flow dynamics for fault detection in complex systems |
US8019584B2 (en) * | 2006-07-31 | 2011-09-13 | Nec Laboratories America, Inc. | Method and system for modeling likely invariants in distributed systems |
US20080228459A1 (en) * | 2006-10-12 | 2008-09-18 | Nec Laboratories America, Inc. | Method and Apparatus for Performing Capacity Planning and Resource Optimization in a Distributed System |
TWI333170B (en) * | 2006-11-09 | 2010-11-11 | Inst Information Industry | Complex event evaluation systems and methods, and machine readable medium thereof |
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