Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/28152
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorเกริก ภิรมย์โสภา-
dc.contributor.authorอภิชิต หาญบรรจง-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2012-12-26T06:24:16Z-
dc.date.available2012-12-26T06:24:16Z-
dc.date.issued2554-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/28152-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554en
dc.description.abstractแบนด์วิดท์ของเครือข่ายถือว่าเป็นทรัพยากรที่สำคัญของระบบคอมพิวเตอร์ ปัจจุบันจึงมีการใช้ระบบตรวจหาการบุกรุก (Intrusion detection system) เพื่อตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่าย อย่างไรก็ตามระบบตรวจหาการบุกรุกที่มีประสิทธิภาพต้องสามารถตรวจหาความผิดปกติของเครือข่ายได้โดยเกิดผลบวกลวง (False positive) น้อย วิธีหนึ่งที่สามารถนำมาใช้ในการพยากรณ์อัตราการใช้งานแบนด์วิดท์ของเครือข่ายได้ดีคือการใช้อนุกรมเวลาควบคู่กับค่าขีดสุด (Threshold) การวิจัยนี้นำเสนอการตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายโดยใช้ซาริมา (SARIMA) โดยใช้ค่าขีดสุดเท่ากับ 8.5 เปอร์เซนต์ของค่าสูงสุดของอัตราการใช้งานแบนด์วิดท์ของเครือข่ายของแต่ละวัน ซึ่งผลลัพธ์ของการใช้วิธีนี้ทำให้สามารถตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพและเกิดผลบวกลวงเพียง 3.57% เมื่อเทียบกับการตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายโดยใช้อาริมา (ARIMA) จะได้ว่าการใช้ซาริมาจะเกิดผลบวกลวงน้อยกว่า และใช้ค่าขีดสุดที่ต่ำกว่าen
dc.description.abstractalternativeNetwork 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.extent1183066 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2011.1468-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectเครือข่ายคอมพิวเตอร์ -- มาตรการความปลอดภัยen
dc.subjectความปลอดภัยในระบบคอมพิวเตอร์en
dc.subjectเครือข่ายคอมพิวเตอร์en
dc.titleการตรวจหาความผิดปกติแบนด์วิดท์ของเครือข่ายโดยใช้ซาริมาen
dc.title.alternativeSarima based network bandwidth anomaly detectionen
dc.typeThesises
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineวิศวกรรมคอมพิวเตอร์es
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorKrerk@cp.eng.chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2011.1468-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
aphichit_ha.pdf1.16 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.