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NEC、未知のネットワーク侵入に有効な異常行動分析エンジンを開発 |
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日本電気株式会社は4月16日、異常行動分析のためのデータマイニングエンジン「AccessTracer」の開発に成功したと発表した。製品化の時期は現時点では未定。同社によると、早期製品化を目指して研究開発を強化するとのこと。 今回開発されたAccessTracerは、データマイニング技術を用いた異常行動分析エンジン。独自の「忘却型学習アルゴリズム」を用いた機械学習技術に基づき、行動パターンのモデルを適応的に学習することで、未知のワーム、なりすまし行為、障害をオンラインで検出できる。また、障害検出の実証実験で未知パターンの障害を遅滞なく検出するなど、リアルタイムで異常検出できることも特長。これらにより、ログからこれまでにない未知のネットワーク侵入や未知のコンピュータ機器の障害を高精度に検出することができる。また、単にこれらを検出するだけではなく、そのパターンの特徴や傾向を抽出することが可能としている。 同社によると、従来の技術では未知のワームや障害の検出が難しく、また莫大なコストがかかることから、今回のエンジンを開発したとのこと。今後、セキュリティソリューション、オープンミッションクリティカルソリューション、ネットワーク監視のための運用保守サービス、内部犯罪防止ソリューションなどでの製品化を目指すとしている。 ■ ＵＲＬ 日本電気株式会社 http://www.nec.co.jp/ プレスリリース http://www.nec.co.jp/press/ja/0404/1601.html
（ 福浦 一広 ）
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