Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/28152
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | เกริก ภิรมย์โสภา | - |
dc.contributor.author | อภิชิต หาญบรรจง | - |
dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ | - |
dc.date.accessioned | 2012-12-26T06:24:16Z | - |
dc.date.available | 2012-12-26T06:24:16Z | - |
dc.date.issued | 2554 | - |
dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/28152 | - |
dc.description | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554 | en |
dc.description.abstract | แบนด์วิดท์ของเครือข่ายถือว่าเป็นทรัพยากรที่สำคัญของระบบคอมพิวเตอร์ ปัจจุบันจึงมีการใช้ระบบตรวจหาการบุกรุก (Intrusion detection system) เพื่อตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่าย อย่างไรก็ตามระบบตรวจหาการบุกรุกที่มีประสิทธิภาพต้องสามารถตรวจหาความผิดปกติของเครือข่ายได้โดยเกิดผลบวกลวง (False positive) น้อย วิธีหนึ่งที่สามารถนำมาใช้ในการพยากรณ์อัตราการใช้งานแบนด์วิดท์ของเครือข่ายได้ดีคือการใช้อนุกรมเวลาควบคู่กับค่าขีดสุด (Threshold) การวิจัยนี้นำเสนอการตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายโดยใช้ซาริมา (SARIMA) โดยใช้ค่าขีดสุดเท่ากับ 8.5 เปอร์เซนต์ของค่าสูงสุดของอัตราการใช้งานแบนด์วิดท์ของเครือข่ายของแต่ละวัน ซึ่งผลลัพธ์ของการใช้วิธีนี้ทำให้สามารถตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพและเกิดผลบวกลวงเพียง 3.57% เมื่อเทียบกับการตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายโดยใช้อาริมา (ARIMA) จะได้ว่าการใช้ซาริมาจะเกิดผลบวกลวงน้อยกว่า และใช้ค่าขีดสุดที่ต่ำกว่า | en |
dc.description.abstractalternative | Network bandwidth is considered a valuable resource in most computer systems. To precisely detect network anomalies (with a few false alarms), an intrusion detection system requires reliable methods. A potential solution in predicting network bandwidth usage is using a time-series model with a threshold. This paper proposes a network anomaly detection technique based on SARIMA, a time-series model, to capture seasonal behavior of bandwidth usage of most networks. Our proposed SARIMA based anomaly detection is capable of detecting network bandwidth anomalies effectively when a threshold equals to 8.5 percent of maximum bandwidth in a day. Our result yields 3.57 percent of false alarms. We concluded that SARIMA is a better instrumental tool for intrusion detection comparing to ARIMA. | en |
dc.format.extent | 1183066 bytes | - |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | th | es |
dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
dc.relation.uri | http://doi.org/10.14457/CU.the.2011.1468 | - |
dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
dc.subject | เครือข่ายคอมพิวเตอร์ -- มาตรการความปลอดภัย | en |
dc.subject | ความปลอดภัยในระบบคอมพิวเตอร์ | en |
dc.subject | เครือข่ายคอมพิวเตอร์ | en |
dc.title | การตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายโดยใช้ซาริมา | en |
dc.title.alternative | Sarima based network bandwidth anomaly detection | en |
dc.type | Thesis | es |
dc.degree.name | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต | es |
dc.degree.level | ปริญญาโท | es |
dc.degree.discipline | วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ | es |
dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
dc.email.advisor | Krerk@cp.eng.chula.ac.th | - |
dc.identifier.DOI | 10.14457/CU.the.2011.1468 | - |
Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
aphichit_ha.pdf | 1.16 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.