JP4952437B2 - Network monitoring device, network monitoring system - Google Patents
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Description
本発明は、ネットワークのトラフィックに基づき当該ネットワークの異常を検知するネットワーク監視装置、およびそのネットワーク監視装置を有するネットワーク監視システムに関するものである。 The present invention relates to a network monitoring device that detects an abnormality of the network based on network traffic, and a network monitoring system having the network monitoring device.
従来、ネットワークの異常検知に関し、トラフィックなどの時系列データが平常状態から急激に変化する際などの変化点を検出することで、そのネットワークの異常を検知する手法が提案されている(非特許文献1)。 Conventionally, a method for detecting a network abnormality by detecting a change point when time series data such as traffic suddenly changes from a normal state has been proposed with respect to network abnormality detection (Non-Patent Document). 1).
また、トラフィック傾向が類似するか否かの判定に関し、利用アプリケーションの構成による、TCPフラグ(SYN、SYN−ACKなど)の構成比率や帯域幅の違いに着目し、このような特徴量の一致度に基づき、トラフィック傾向の類似度を判定する手法が提案されている(非特許文献2)。 Regarding the determination of whether traffic trends are similar, paying attention to the difference in the composition ratio and bandwidth of TCP flags (SYN, SYN-ACK, etc.) depending on the configuration of the application used, the degree of coincidence of such feature amounts Based on the above, a method for determining the similarity of traffic trends has been proposed (Non-Patent Document 2).
上記非特許文献1に記載の手法は、統計や学習に基づく検知手法の1つと見ることができる。このような手法は、事業者網やイントラネット等のある程度大きなネットワークでは、多くのネットワーク機器の挙動を統計的に扱うことが可能となり、有効に機能する。
The method described in Non-Patent
しかし、家庭内網や小規模オフィス網のような小さなネットワークでは、接続されているネットワーク機器、即ちトラフィックの発生源が少なく、また網外部から流入するトラフィックも限定的である。このため、統計的に安定した処理が行えるほどのトラフィックデータが得られない。
また、統計的に有意な量のトラフィックデータが蓄積されるまでには、長時間を要するため、異常の検知までに時間がかかり過ぎる。
However, in a small network such as a home network or a small office network, there are few connected network devices, that is, traffic sources, and traffic flowing from outside the network is limited. For this reason, traffic data sufficient to perform statistically stable processing cannot be obtained.
Also, since it takes a long time to accumulate a statistically significant amount of traffic data, it takes too much time to detect an abnormality.
そのため、家庭内網や小規模オフィス網のような小さなネットワークにおいて、トラフィックデータの統計的な解析に基づきネットワークの異常を検知することのできるネットワーク監視装置が望まれていた。 Therefore, there has been a demand for a network monitoring apparatus that can detect network abnormality based on statistical analysis of traffic data in a small network such as a home network or a small office network.
本発明に係るネットワーク監視装置は、ネットワークのトラフィックに基づき当該ネットワークの異常を検知するネットワーク監視装置であって、ネットワークのトラフィックデータを収集するデータ収集部と、当該ネットワークの異常を検知する検知部と、を備え、前記検知部は、トラフィックデータを一定期間分集計した期間集計データが当該ネットワークにおける期間集計データと類似する他のネットワークにおいて収集されたトラフィックデータと、当該ネットワークにおいて前記データ収集部が収集したトラフィックデータと、に基づき当該ネットワークの異常を検知するものである。 A network monitoring device according to the present invention is a network monitoring device that detects an abnormality of the network based on network traffic, a data collection unit that collects network traffic data, a detection unit that detects an abnormality of the network, The detection unit includes traffic data collected in another network in which the period total data obtained by totaling traffic data for a certain period is similar to the period total data in the network, and the data collection unit collects in the network And detecting the abnormality of the network based on the traffic data.
本発明に係るネットワーク監視装置によれば、他のネットワークにおいて収集されたトラフィックデータを用いて異常を検知するので、検知対象のネットワークの規模が小さい場合でも、大きなネットワークにおける異常検知と同様の手法を用いることができる。 According to the network monitoring apparatus according to the present invention, an abnormality is detected using traffic data collected in another network. Therefore, even when the size of the detection target network is small, a technique similar to that for detecting an abnormality in a large network is used. Can be used.
実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1に係る自網プローブ装置100の機能ブロック図を示すものである。なお、本実施の形態1における「ネットワーク監視装置」は、自網プローブ装置100がこれに相当するものである。
FIG. 1 shows a functional block diagram of a self-network probe apparatus 100 according to
自網プローブ装置100は、家庭網や小規模オフィス網のような小規模網(以下、自網と呼ぶ)に設置され、自網のトラフィック状況から自網の異常を検知するものである。
他網プローブ装置200は、自網プローブ装置100と同様の構成を備え、インターネット300を介して自網プローブ装置100と接続されている。
The own network probe apparatus 100 is installed in a small-scale network such as a home network or a small office network (hereinafter referred to as own network), and detects an abnormality of the own network from the traffic situation of the own network.
The other
自網プローブ装置100は、自網データ収集部110、期間データ集計部121、期間データ記憶部122、自網データ送信部130、他網データ受信部140、データ融合部150、検知部160、比較部161、期間データ送信部170、他端末探索部181、期間データ受信部182、類似度算出部183、類似端末記憶部184、類似端末情報交換部185、出力部190を備える。
The own network probe apparatus 100 includes an own network
まず、自網内のトラフィックデータの収集とその集計等に係る構成について説明する。 First, the configuration related to the collection of traffic data in the own network and its aggregation will be described.
自網データ収集部110は、自網内のトラフィックデータあるいはその統計量・特徴量を収集する。自網データ収集部110が、自網の入口等、自網のトラフィックの多くが通る場所からトラフィックデータを収集できるよう、自網プローブ装置100の設置場所を工夫することが望ましい。
なお、トラフィックデータの正確を期すため、自網データ送信部130、期間データ送信部170、他端末探索部181、期間データ受信部182、類似端末情報交換部185が、他網プローブ装置200との間で送受信するデータは、収集の対象から除外する。
The own network
In order to ensure the accuracy of the traffic data, the own network
期間データ集計部121は、自網データ収集部110が収集したトラフィックデータに、一定期間にわたって平均をとるなどの統計処理を施し、処理後のデータを期間データ記憶部122に格納する。格納したデータを、期間集計データと呼ぶ。
統計処理の取り方は、例えば以下のようにする。
The period data totaling unit 121 performs statistical processing such as averaging the traffic data collected by the own network
For example, the statistical processing is performed as follows.
(1)各日の同じ時刻のトラフィックデータを重ね合わせ、時間帯毎に平均化する。これにより、1日24時間のトラフィックの経時的な変動を平均化した期間集計データが生成される。
(2)さらに、曜日、または平日・休日によりトラフィックデータを区別し、それぞれ異なる期間集計データとして格納する。これにより、きめ細かなトラフィック分析を行うことができる。
(1) The traffic data at the same time on each day is overlapped and averaged for each time zone. Thereby, the period total data which averaged the fluctuation with time of traffic of 24 hours a day are generated.
(2) Further, traffic data is distinguished by day of the week or weekday / holiday and stored as different period total data. As a result, detailed traffic analysis can be performed.
なお、期間データ集計部121は、期間データ記憶部122に格納される期間集計データが、妥当な期間の集計となるよう、随時期間集計データの更新を行う。
ここでいう妥当な期間は、例えば以下のように定めたものである。
(1)その期間で平均することで日々の変動が平滑されるに十分である、と経験的に判断される期間。
(2)任意の時間帯のトラフィック量の総計があらかじめ定められた一定量以上になる、すなわち統計的に意味があると経験的に判断されるトラフィック量が蓄積されるまでの期間。
The period data totaling unit 121 updates the period totaling data as needed so that the period totaling data stored in the period
The reasonable period here is determined as follows, for example.
(1) A period in which it is empirically determined that averaging over that period is sufficient to smooth out daily fluctuations.
(2) A period until the total amount of traffic in an arbitrary time zone is equal to or greater than a predetermined amount, that is, until the amount of traffic that is empirically determined to be statistically significant is accumulated.
次に、期間集計データの傾向が類似する他網プローブ装置200を探索する構成について説明する。
Next, a configuration for searching for another
他端末探索部181は、自網以外のネットワーク(以下、他網と呼ぶ)に設置されたネットワーク監視装置、即ち図1の他網プローブ装置200を探索する。
探索範囲は、既知の他網プローブ装置200をあらかじめ記憶しておくことで設定する。もしくは、後述の類似端末情報交換部185により、他網プローブ装置200が知っている他のネットワーク監視装置の情報を取得し、探索範囲をさらに広げてもよい。
The other
The search range is set by storing a known other
期間データ受信部182は、他網プローブ200に期間集計データを要求し、送信されてきた期間集計データを受信する。要求する対象となる他網プローブ200は、他端末探索部181が探索した他網プローブ装置200である。
The period
類似度算出部183は、期間データ受信部182が受信した他網プローブ装置200の期間集計データと、期間データ記憶部122に格納されている期間集計データとの類似度を算出する。
類似度が所定の基準値以上である場合は、その期間集計データを送信した他網プローブ装置200を類似端末と判定し、その他網プローブ装置200のアドレス等の識別子を類似端末記憶部184に格納する。
The
If the similarity is equal to or greater than a predetermined reference value, the other
ここで、類似度の算出には、例えば上記非特許文献2に記載のような技術を用いることができる。その他、公知の一般的な類似度算出手法を用いてもよい。
Here, for example, a technique as described in Non-Patent
類似端末情報交換部185は、類似端末記憶部184に格納されている他網プローブ装置200と互いに、類似端末記憶部184に格納されているデータを交換する。
他端末探索部181は、類似端末情報交換部185が他網プローブ装置200より取得した上記データに基づき、探索範囲をさらに広げることができる。即ち、類似端末が重なる範囲を広げていくことで、「類似端末が知っている別の類似端末」といったように、期間集計データが類似する他網プローブ装置200の範囲を広げていくことができるのである。
The similar terminal
The other
次に、他端末探索部181が探索した他網プローブ装置200が、そのネットワーク内で収集したトラフィックデータを取得する構成について説明する。
Next, a configuration in which the other
他網データ受信部140は、類似端末記憶部184に格納されている他網プローブ装置200のデータに基づき、その他網プローブ装置200がネットワーク内で収集したトラフィックデータの送信を要求する。
受信したトラフィックデータは、データ融合部150に出力する。
The other network
The received traffic data is output to the
次に、他網プローブ装置200から取得したトラフィックデータに基づき、自網の異常検知を行う構成について説明する。
Next, a configuration for detecting an abnormality in the own network based on the traffic data acquired from the other
データ融合部150は、自網データ収集部110が収集したトラフィックデータと、他網データ受信部140が受信した他網プローブ装置200のトラフィックデータとを融合し、解析するための融合データを作成する。
融合データの作成は、例えば以下のようにすることができる。なお、融合データのイメージについて、後述の図6〜図8で補足説明する。
The
For example, the fusion data can be created as follows. The image of the fusion data will be supplementarily described with reference to FIGS.
(1)自網トラフィックデータと他網トラフィックデータを単に加算して作成する。
(2)自網トラフィックデータと他網トラフィックデータの間に重み付けをして加算することで作成する。
(3)他網トラフィックデータについては、類似度により重み付けをして加算する。
(1) It is created by simply adding own network traffic data and other network traffic data.
(2) Created by weighting and adding between the own network traffic data and the other network traffic data.
(3) The other network traffic data is weighted according to the similarity and added.
検知部160は、データ融合部150が作成した融合データに基づき、例えば上記特許文献1に記載のようなトラフィック傾向の変化の検知などの手法により、自網の異常検知を行う。
Based on the fusion data created by the
比較部161は、期間データ記憶部122に格納された期間集計データと、データ融合部150が作成した融合データとを比較する。その結果、両者の間に乖離があった場合は、自網に慢性的異常が存在するか、もしくは他のネットワークも含めた突発的な広域異常が発生しているものと判定する。
乖離の判定は、あらかじめ定められたパラメータと比較するか、もしくは普段の乖離の平均値を測定しておき、その平均値から一定割合以上の乖離が生じた場合に異常と判定する、などの手法を用いることができる。
The
Judgment of deviation is a method such as comparing with a predetermined parameter or measuring the average value of the usual deviation and determining that there is an abnormality when deviation from the average value exceeds a certain percentage. Can be used.
出力部190は、検知部160および比較部161の判定結果を出力する。出力手段は画面表示のような視覚的なものでもよいし、判定結果のデータを出力する、あるいは警報音のような報知手段によるものでもよい。
The
期間データ送信部170は、他網プローブ装置200から要求された場合に、期間データ記憶部122に格納されている期間集計データを送信する。
自網データ送信部130は、他網プローブ装置200から要求された場合に、自網データ収集部110が収集した自網のトラフィックデータを送信する。
The period
The local network
次に、以上説明した構成の動作手順について、以下の図2〜図5を用いて説明する。 Next, the operation procedure of the configuration described above will be described with reference to FIGS.
図2は、自網のトラフィックデータを集計するまでの動作手順を説明するものである。以下、各ステップについて簡単に説明する。 FIG. 2 illustrates an operation procedure until the traffic data of the own network is aggregated. Hereinafter, each step will be briefly described.
(1)トラフィックデータの収集
自網データ収集部110は、自網のトラフィックデータを収集する。
(2)トラフィックデータの集計
期間データ集計部121は、自網データ収集部110が収集した自網のトラフィックデータを集計して期間集計データを作成する。
(3)期間集計データの蓄積
期間データ集計部121は、期間集計データを期間データ記憶部122に格納する。
(1) Collection of traffic data The own network
(2) Aggregation of traffic data The period data aggregation unit 121 aggregates the traffic data of the own network collected by the own network
(3) Accumulation of Period Total Data The period data total unit 121 stores the period total data in the period
図3は、期間集計データの傾向が類似する他網プローブ装置200を探索する動作手順を説明するものである。以下、各ステップについて簡単に説明する。
FIG. 3 illustrates an operation procedure for searching for another
(4)他端末の探索指示
他端末探索部181は、他網に設置されている他網プローブ装置200のアドレス等を期間データ受信部182に出力し、他網プローブ装置200の期間集計データを受信するよう指示する。これにより、他網プローブ装置200の探索が開始される。
(5)期間集計データの受信
期間データ受信部182は、指定されたアドレス等に基づき、他網プローブ装置200から期間集計データを受信する。
(6)類似度算出
類似度算出部183は、期間データ受信部182が受信した期間集計データと、期間データ記憶部122に蓄積されているデータとの類似度を算出する。
(7)類似端末の蓄積
類似度算出部183は、類似度が所定の基準値以上である場合は、その他網プローブ装置200のアドレス等を類似端末記憶部184に格納する。
(8)類似端末情報の交換
以上のステップに加えて、類似端末記憶部184に蓄積されている情報を他網プローブ装置200と交換することにより、探索範囲をさらに広げてもよい。
(4) Other Terminal Search Instruction The other
(5) Receiving Period Total Data The period
(6) Similarity Calculation The
(7) Accumulation of Similar Terminals The
(8) Exchange of similar terminal information In addition to the above steps, the search range may be further expanded by exchanging information stored in the similar
図4は、自網トラフィックデータと他網トラフィックデータを融合して異常判定を行うまでの動作手順を説明するものである。以下、各ステップについて説明する。 FIG. 4 illustrates an operation procedure until the abnormality determination is performed by integrating the local network traffic data and the other network traffic data. Hereinafter, each step will be described.
(9)他網トラフィックの受信
他網データ受信部140は、類似端末記憶部184に蓄積されているアドレス等に基づき、期間集計データが類似する他網プローブ装置200より、トラフィックデータを受信する。該当する他網プローブ装置200が複数ある場合は、全ての他網プローブ装置200から受信する。
(10)トラフィックデータの融合
データ融合部150は、自網データ収集部110が収集した自網トラフィックデータと、他網データ受信部140が受信した他網プローブ装置200のトラフィックデータとを融合した融合データを作成する。
(11)異常判定
検知部160は、データ融合部150が作成した融合データと、自網データ収集部110が収集した自網トラフィックデータとに基づき、自網の異常判定を行う。判定結果は出力部190より出力される。
(9) Receiving Other Network Traffic The other network
(10) Fusion of traffic data The
(11) Abnormality determination The
図5は、自網トラフィックデータと他網トラフィックデータを融合し、自網の期間集計データと比較することで異常判定を行うまでの動作手順を説明するものである。以下、各ステップについて説明する。 FIG. 5 illustrates an operation procedure until the abnormality determination is performed by merging the own network traffic data and the other network traffic data and comparing with the period total data of the own network. Hereinafter, each step will be described.
(12)他網トラフィックの受信〜(13)トラフィックデータの融合
図4のステップ(9)〜(10)と同様であるため、説明を省略する。ステップ(9)〜(10)で受信ないし作成したデータを流用してもよい。
(14)比較部161は、期間データ記憶部122に格納された期間集計データと、データ融合部150が作成した融合データとを比較することにより、異常判定を行う。
(12) Reception of other network traffic to (13) Fusion of traffic data Since this is the same as steps (9) to (10) in FIG. The data received or created in steps (9) to (10) may be used.
(14) The
次に、トラフィックデータの具体例について、他網トラフィックデータや期間集計データとの比較の観点から、実際のデータ例を交えて説明する。また、上記図2〜図5で説明した動作について、トラフィックデータの具体例を交えて補足する。 Next, a specific example of traffic data will be described with an actual data example from the viewpoint of comparison with other network traffic data and period total data. Further, the operations described in FIGS. 2 to 5 will be supplemented with specific examples of traffic data.
図6は、自網のトラフィックデータの時間変化例を示すものである。ここではトラフィックの特徴量として、トラフィック量そのものをグラフ表示したが、その他の複数の特徴量を組み合わせてもよい。 FIG. 6 shows an example of a time change of traffic data of the own network. Here, the traffic amount itself is displayed in a graph as the traffic feature amount, but a plurality of other feature amounts may be combined.
図6(a)は、自網データ収集部110が収集したトラフィックデータを示すものである。ここでは1日のトラフィック量の変化をグラフ表示した。
FIG. 6A shows the traffic data collected by the own network
図6(b)は、図6(a)のトラフィックデータを期間集計して平均したものである。
期間データ集計部121は、自網データ収集部110が収集したトラフィックデータを、例えば1ヶ月間毎日、同じ時刻に収集されたものを加算して日数で平均化する。この平均化されたトラフィックデータを、期間集計データとして期間データ記憶部122に格納する。例えば、12時30分の期間集計データは、過去1か月分の12時30分に得られたトラフィックデータを平均化したものとなる。
FIG. 6B is an average of the traffic data of FIG.
The period data totaling unit 121 averages the traffic data collected by the own network
図6(b)のように、ある一定期間の平均値をとることにより、日々の自網の利用の仕方が違うことによるトラフィックデータのバラツキが平滑化され、1日の間の平均的な利用サイクルを示す期間集計データが得られる。 As shown in FIG. 6B, by taking an average value for a certain period of time, the variation in traffic data due to different ways of using the local network every day is smoothed. Period total data indicating the cycle is obtained.
図7は、他網プローブ装置200が他網内で収集したトラフィックデータを示すものである。ここでは図6と同様に、1日のトラフィック量の変化をグラフ表示した。図7(a)が1日のトラフィックデータ、図7(b)がその期間集計データである。
FIG. 7 shows traffic data collected in another network by the other
他網に設置されたそれぞれの他網プローブ装置200も、自網プローブ装置100と同様に期間集計データの作成を行っている。期間集計データが類似している他網プローブ装置200が設置されているネットワークのトラフィック傾向は、自網と類似しているものと思われる。
そこで、トラフィック傾向が類似する他網プローブ装置200のトラフィックデータを取得して、自網の異常判定に用いることを考える。
Each other
Therefore, it is considered that traffic data of another
そこで、自網プローブ装置100は、他網プローブ装置200の期間集計データを期間データ受信部182で受信した後、類似度算出部183で自網の期間集計データとの類似度を算出し、期間集計データが類似している他網プローブ装置200を特定する。
このように、ある一定期間の集計トラフィックを比較することにより、短期的なトラフィック傾向が異なる場合でも、ネットワークのトラフィック傾向が類似する他網プローブ装置200を安定的に探索することができる。特に、個々の網が小さく、短期的なトラフィックが大きく変動する場合に、効果が大きい。
Therefore, after receiving the period total data of the other
As described above, by comparing the aggregated traffic over a certain period, it is possible to stably search for another
以上説明したような手法で期間集計データの類似する他網プローブ装置200を特定した後、その他網プローブ装置200の(短期的な)トラフィックデータを、他網データ受信部140で取得する。このとき取得するデータは、自網データ収集部110で収集する、集計前のトラフィックデータに相当する。
ここでは、図7(a)のようなトラフィックデータを取得したものとする。
After the other
Here, it is assumed that the traffic data as shown in FIG.
図6(a)に示す自網トラフィックデータ、図7(a)に示す他網トラフィックデータは、特に個々の網が小規模な場合、個々の網内のネットワークの利用状況によって大きく変化する。
しかし、各網のトラフィックデータを足し合わせることにより、個々の変動が平均化され、期間集計データのような平滑化されたデータが得られる。そこで、データ融合部150は、他網プローブ装置200より受信した他網のトラフィックデータと、自網データ収集部110が収集した自網のトラフィックデータとを融合し、融合データを作成する。
The local network traffic data shown in FIG. 6 (a) and the other network traffic data shown in FIG. 7 (a) vary greatly depending on the use status of the network in each network, particularly when each network is small.
However, by adding the traffic data of each network, individual fluctuations are averaged, and smoothed data such as period total data is obtained. Therefore, the
図8は、データ融合部150が作成した融合データの例である。図6(b)や図7(b)で示した期間集計データと同様に、個々の変動が平滑化されているのが分かる。
このように、他網のトラフィックデータを足し合わせることにより個々の変動が平滑化されるのは、複数の網のトラフィックデータを足し合わせることにより、大規模網でトラフィックデータを収集したのと実質的に同様のデータが得られるからである。
FIG. 8 shows an example of fusion data created by the
In this way, individual fluctuations are smoothed by adding the traffic data of other networks. This is substantially the same as collecting traffic data on a large-scale network by adding the traffic data of multiple networks. This is because similar data can be obtained.
図8のような融合データが得られた後は、図4で説明したように、検知部160で融合データに対して変化点の検出等を行うなど、従来の異常検知手法により融合データの異常を検知することにより、自網を含めた類似網に発生した短期的な異常を検知することができる。
After the fusion data as shown in FIG. 8 is obtained, the abnormality of the fusion data is detected by the conventional abnormality detection method such as detecting the change point for the fusion data by the
また、図5で説明したように、比較部161は、図6(b)に示す自網の期間集計データと、図8に示す融合データとを比較し、両者の乖離を判定することにより、以下の異常判定を行うことができる。
Further, as described in FIG. 5, the
(1)融合データが示す短期的なトラフィックデータは、他網を含めた短期的なトラフィックの傾向を示している。したがって、この融合データと、自網の期間集計データとの間に乖離がある場合は、自網に期間慢性的な異常が発生している可能性がある。
(2)一方、自網の期間集計データが示すトラフィックの方が正常である場合は、他網も含めた広域に渡り、短期的な異常トラフィックが発生している可能性がある。
(1) The short-term traffic data indicated by the fusion data indicates a trend of short-term traffic including other networks. Therefore, if there is a divergence between the fusion data and the period total data of the own network, there is a possibility that a chronic abnormality has occurred in the own network.
(2) On the other hand, when the traffic indicated by the period summary data of the own network is normal, there is a possibility that short-term abnormal traffic has occurred over a wide area including other networks.
なお、本実施の形態1における「類似端末探索部」は、他端末探索部181、期間データ受信部182、類似度算出部183、類似端末情報交換部185がこれに相当する。
The “similar terminal searching unit” in the first embodiment corresponds to the other
自網データ収集部110、自網データ送信部130、他網データ受信部140、期間データ送信部170、期間データ受信部182、および類似端末情報交換部185は、データの送受信に必要なインターフェースを適宜備えるか、もしくは自網プローブ装置100が備える図示しないインターフェースを利用してデータの送受信を行う。
The own network
期間データ集計部121、データ融合部150、検知部160、比較部161、他端末探索部181、および類似度算出部183は、これらの機能を実現する回路デバイス等のハードウェアを用いて構成することもできるし、CPUやマイコンなどの演算装置上で実行されるソフトウェアとして構成することもできる。
The period data totaling unit 121, the
期間データ記憶部122、類似端末記憶部184は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリのような、書き込み可能な記憶装置で構成することができる。
The period
出力部190は、異常判定結果の出力に必要なインターフェースを適宜備える。
The
以上のように、本実施の形態1に係る自網プローブ装置100は、期間集計データが自網と類似する他網プローブ装置200を特定し、その他網プローブ装置200からトラフィックデータを取得し、自網のトラフィックデータと融合して融合データを作成する。そして、この融合データに基づき自網の異常判定を行う。
そのため、小規模網の特徴であるトラフィックの短期的な変動を平滑化し、大規模網と同様の異常判定手法を用いて、自網の異常判定を行うことができる。
As described above, the own network probe apparatus 100 according to the first embodiment identifies the other
Therefore, it is possible to smooth out short-term fluctuations in traffic, which is a feature of a small-scale network, and to perform abnormality determination of the own network using an abnormality determination method similar to that of a large-scale network.
特に、コンピュータウイルスが家庭網や小規模オフィス内で蔓延した際に、ウイルス検知ソフトでは既知のパターンしか検知できないため新種のウイルスの出現に対処できないが、これに代えて、ネットワーク機器が異常なトラフィックを発生し始めた変化点を、大規模網と同様の手法により検知することで、これらを検知することが期待される。 In particular, when computer viruses spread in home networks or small offices, virus detection software can only detect known patterns because it can only detect known patterns. It is expected to detect these changes by detecting the change points that have started to occur using the same method as for large-scale networks.
また、比較部161が、自網の期間集計データと融合データとを比較することにより、自網に慢性的異常が存在していること、もしくは他のネットワークも含めた広域的異常が発生していることを検知することができる。
即ち、自網における統計的データである期間集計データと、他網も含めた短期的な広域統計データである融合データとを用いることにより、小規模網においても、大規模網と同様の統計的な手法による異常判定を行うことができるのである。
In addition, the
In other words, by using aggregated data that is statistical data in the local network and fusion data that is short-term wide-area statistical data including other networks, the same statistical data as in the large-scale network can be obtained in the small-scale network. Therefore, it is possible to perform abnormality determination by a simple method.
特に、同じような利用状況であると推定される他網のデータを加算して融合データを作成しているため、特定の環境に対してネットワーク攻撃が発生した場合に、これを重畳して強い異常として検出することができるので、異常の見逃しが少なくなるという効果がある。 In particular, the fusion data is created by adding the data of other networks that are estimated to be in the same usage situation, so when a network attack occurs in a specific environment, this is superposed and strong. Since it can be detected as an abnormality, there is an effect that the oversight of the abnormality is reduced.
また、トラフィックデータを取得する対象となる他網プローブ装置200は、期間集計データが自網と類似しているものであるため、ネットワークの利用状況も自網と類似しているものであると予測される。
したがって、自網のトラフィックデータとの乖離がある場合に、自網に異常が発生しているものと判定する基準として用いるのに適している。これにより、小規模網のように取得できるデータが少ない網においても、異常判定の精度を向上させることができる。
In addition, the other
Therefore, when there is a deviation from the traffic data of the own network, it is suitable for use as a reference for determining that an abnormality has occurred in the own network. As a result, the accuracy of abnormality determination can be improved even in a network with a small amount of data that can be acquired, such as a small-scale network.
また、類似端末情報交換部185は、類似端末記憶部184に蓄積されている類似端末情報を交換し、その交換結果に基づき探索範囲を拡大するので、より広範な類似端末からトラフィックデータを得ることができ、平滑化効果の向上が期待できる。
特に、P2P(Peer to Peer)ネットワークのようなアドホックネットワークにおいて、類似端末を探索する際に、このような互いの情報を交換する手法が効果的である。
Also, the similar terminal
In particular, in an ad hoc network such as a peer-to-peer (P2P) network, such a method of exchanging information with each other when searching for similar terminals is effective.
また、期間データ集計部121は、自網データ収集部110が収集したトラフィックデータを、時間帯毎、曜日毎、平日・休日の区別毎に集計し、それぞれ異なる期間集計データとして、期間データ記憶部122に格納するので、分析を詳細に行うことができる。
Moreover, the period data totaling unit 121 totals the traffic data collected by the own network
実施の形態2.
実施の形態1では、他端末探索部181が他網プローブ装置200を探索する際に、既知の他網プローブ装置200を探索するか、もしくは類似端末情報交換部185が類似端末記憶部184に蓄積されている情報を交換することにより、探索範囲を広げることとした。
本発明の実施の形態2では、他網プローブ装置200の情報を、中央のサーバで一括して管理する構成について説明する。
In the first embodiment, when the other
In the second embodiment of the present invention, a configuration in which information of another
図9は、本実施の形態2に係るネットワーク監視システムの構成図である。なお、記載の都合上、ネットワーク300は省略している。
図9において、サーバ400は、自網プローブ装置100および他網プローブ装置200の所在を一括して管理する中央サーバである。
FIG. 9 is a configuration diagram of the network monitoring system according to the second embodiment. Note that the
In FIG. 9, a server 400 is a central server that collectively manages the locations of the own network probe apparatus 100 and the other
本実施の形態2において、自網プローブ装置100は、図1の他端末探索部181、期間データ受信部182、類似度算出部183、および類似端末情報交換部185に代えて、類似端末情報受信部187を備える。また、端末情報送信部188を備える。
In the second embodiment, own network probe apparatus 100 receives similar terminal information instead of other
類似端末情報受信部187は、サーバ400に、期間集計データが自網プローブ装置100と類似している他網プローブ装置200の所在を問合せ、その結果を類似端末記憶部184に格納する。
端末情報送信部188は、自網プローブ装置100のアドレス等の所在情報を、サーバ400に送信する。
期間データ送信部170は、期間データ記憶部122に蓄積されている期間集計データを、サーバ400に送信する。
The similar terminal
The terminal information transmission unit 188 transmits location information such as the address of the own network probe apparatus 100 to the server 400.
The period
サーバ400は、端末登録部401、端末記憶部402、期間データ収集部403、クラスタリング部404、類似端末情報送信部405を備える。
The server 400 includes a terminal registration unit 401, a terminal storage unit 402, a period
端末登録部401は、自網プローブ装置100や他網プローブ装置200が送信した、自己のアドレス等の所在情報を受信し、端末記憶部402に格納する。
期間データ収集部403は、自網プローブ装置100や他網プローブ装置200が送信した、それぞれの期間集計データを受信し、クラスタリング部404に出力する。
クラスタリング部404は、期間データ収集部403が収集した期間集計データを、類似したもの同士で分類する。分類手法は、例えば公知のデータマイニング手法を用いることができる。
類似端末情報送信部405は、互いに似ているものとして分類された端末の情報を、各端末に送信する。
The terminal registration unit 401 receives location information such as its own address transmitted from the own network probe device 100 or the other
The period
The
The similar terminal
類似端末情報受信部187、端末情報送信部188は、データの送受信に必要なインターフェースを適宜備えるか、もしくは自網プローブ装置100が備える図示しないインターフェースを利用してデータの送受信を行う。
The similar terminal
端末登録部401、期間データ収集部403は、データの送受信に必要なインターフェースを適宜備えるか、もしくはサーバ400が備える図示しないインターフェースを利用してデータの送受信を行う。
The terminal registration unit 401 and the period
端末記憶部402は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリのような、書き込み可能な記憶装置で構成することができる。 The terminal storage unit 402 can be configured by a writable storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory.
クラスタリング部404は、その機能を実現する回路デバイス等のハードウェアを用いて構成することもできるし、CPUやマイコンなどの演算装置上で実行されるソフトウェアとして構成することもできる。
The
以上のように、本実施の形態2によれば、類似度の判定や類似端末情報の管理をサーバ400で一括して行うことができるので、自網プローブ装置100の負担が減少する。
また、一括管理により、探索漏れ等の可能性が少なくなり、より多くの端末のトラフィックデータを収集することができるので、平滑化の効果を向上させ、異常判定の精度を向上させることができる。
As described above, according to the second embodiment, the determination of similarity and the management of similar terminal information can be performed collectively by the server 400, so that the load on the own network probe apparatus 100 is reduced.
In addition, the collective management reduces the possibility of a search omission and the like, and traffic data of more terminals can be collected. Therefore, the smoothing effect can be improved and the accuracy of abnormality determination can be improved.
なお、実施の形態1で説明した他端末探索部181、期間データ受信部182、類似度算出部183、および類似端末情報交換部185と、実施の形態2で説明した類似端末情報受信部187、端末情報送信部188とを、1つの自網プローブ装置100が兼ね備えていてもよい。
It should be noted that the other
実施の形態3.
本発明は、小規模網において、網内のトラフィックを測定して異常を検知するものである。そのため、網内のトラフィックや、網外に出るトラフィックの多くが通る位置に設置される、モデムや網終端装置、あるいはルータのようなネットワーク機器のファームウェアとして実装すると効果的である。
また、家庭内ネットワーク機器を管理するセットトップボックスや、主要な機器がPCであれば各PCのソフトウェアとして実装しても同様の効果が得られる。
The present invention is to detect abnormalities in a small-scale network by measuring traffic in the network. Therefore, it is effective to be implemented as firmware of a network device such as a modem, a network terminator, or a router that is installed at a position where most of traffic in the network and traffic that goes out of the network pass.
Further, if a set-top box for managing home network devices or a main device is a PC, the same effect can be obtained even if it is implemented as software of each PC.
100 自網プローブ装置、110 自網データ収集部、121 期間データ集計部、122 期間データ記憶部、130 自網データ送信部、140 他網データ受信部、150 データ融合部、160 検知部、161 比較部、170 期間データ送信部、181 他端末探索部、182 期間データ受信部、183 類似度算出部、184 類似端末記憶部、185 類似端末情報交換部、187 類似端末情報受信部、188 端末情報送信部、190 出力部、200 他網プローブ装置、400 サーバ、401 端末登録部、402 端末機億部、403 期間データ収集部、404 クラスタリング部、405 類似端末情報送信部。 100 own network probe device, 110 own network data collection unit, 121 period data totaling unit, 122 period data storage unit, 130 own network data transmission unit, 140 other network data reception unit, 150 data fusion unit, 160 detection unit, 161 comparison Unit, 170 period data transmission unit, 181 other terminal search unit, 182 period data reception unit, 183 similarity calculation unit, 184 similar terminal storage unit, 185 similar terminal information exchange unit, 187 similar terminal information reception unit, 188 terminal information transmission , 190 output unit, 200 other network probe device, 400 server, 401 terminal registration unit, 402 terminal unit, 403 period data collection unit, 404 clustering unit, 405 similar terminal information transmission unit.
Claims (10)
ネットワークのトラフィックデータを収集するデータ収集部と、
当該ネットワークの異常を検知する検知部と、
を備え、
前記検知部は、
トラフィックデータを一定期間分集計した期間集計データが当該ネットワークにおける期間集計データと類似する他のネットワークにおいて収集されたトラフィックデータと、
当該ネットワークにおいて前記データ収集部が収集したトラフィックデータと、
に基づき当該ネットワークの異常を検知する
ことを特徴とするネットワーク監視装置。 A network monitoring device that detects an abnormality of the network based on network traffic,
A data collection unit that collects network traffic data;
A detection unit for detecting an abnormality of the network;
With
The detector is
Traffic data collected in other networks where the period aggregated data that aggregates traffic data for a certain period is similar to the period aggregated data in the network,
Traffic data collected by the data collection unit in the network;
A network monitoring device that detects an abnormality of the network based on the above.
前記期間集計データが類似している1ないし複数の他のネットワーク監視装置を探索する類似端末探索部と、
前記類似端末探索部が探索した1ないし複数の他のネットワーク監視装置が自己の属するネットワークで収集したトラフィックデータを受信する他網データ受信部と、
前記データ収集部が収集したトラフィックデータと前記他網データ受信部が受信したトラフィックデータとを集計するデータ融合部と、
を備え、
前記検知部は、
前記データ融合部が集計したトラフィックデータに基づき当該ネットワークの異常を検知する
ことを特徴とする請求項1に記載のネットワーク監視装置。 A period data totaling unit for totaling traffic data collected by the data collection unit for a certain period to obtain period totaling data;
A similar terminal search unit for searching for one or more other network monitoring devices with similar period totaling data;
Another network data receiving unit that receives traffic data collected in a network to which one or more other network monitoring devices searched by the similar terminal searching unit belongs;
A data fusion unit that aggregates the traffic data collected by the data collection unit and the traffic data received by the other network data reception unit;
With
The detector is
The network monitoring apparatus according to claim 1, wherein an abnormality of the network is detected based on traffic data collected by the data fusion unit.
前記期間データ集計部が集計した期間集計データと、前記データ融合部が集計したデータとの乖離を判定し、
両者が乖離しているものと判定した場合は、
当該ネットワークに慢性的異常が存在するか、もしくは他のネットワークも含めた広域的異常が発生しているものと判定する
ことを特徴とする請求項2に記載のネットワーク監視装置。 The detector is
Determining the divergence between the period aggregation data aggregated by the period data aggregation section and the data aggregated by the data fusion section,
If it is determined that they are separated,
The network monitoring apparatus according to claim 2, wherein it is determined that a chronic abnormality exists in the network or a wide-area abnormality including other networks has occurred.
前記類似端末探索部は、
前記期間データ受信部が受信した他のネットワークにおける期間集計データと、
前記期間データ集計部が集計した当該ネットワークにおける期間集計データと、
の類似度を算出し、
その類似度があらかじめ定められた基準値以上である場合に、両者が類似しているものと判定する
ことを特徴とする請求項2または請求項3に記載のネットワーク監視装置。 A period data receiving unit that receives period aggregated data obtained by compiling traffic data in another network for a certain period from a network monitoring device installed in the network,
The similar terminal search unit,
Period total data in another network received by the period data receiver,
Period aggregate data in the network aggregated by the period data aggregation unit;
The similarity of
The network monitoring device according to claim 2 or 3, wherein when the similarity is equal to or greater than a predetermined reference value, it is determined that both are similar.
前記探索結果を他のネットワーク監視装置と交換し、その交換結果に基づき、前記期間集計データが類似しているものと判定される端末の探索範囲を拡大する
ことを特徴とする請求項4に記載のネットワーク監視装置。 The similar terminal search unit,
The search result is exchanged with another network monitoring device, and based on the exchange result, a search range of terminals determined to have similar period totaling data is expanded. Network monitoring equipment.
前記データ収集部が収集したトラフィックデータを時間帯毎に集計し、
集計した各時間帯毎に前記期間集計データを作成する
ことを特徴とする請求項2ないし請求項5のいずれかに記載のネットワーク監視装置。 The period data totaling unit
The traffic data collected by the data collection unit is aggregated for each time period,
The network monitoring device according to any one of claims 2 to 5, wherein the period total data is created for each total time zone.
前記期間集計データを曜日または平日・休日の別に基づき分類する
ことを特徴とする請求項6に記載のネットワーク監視装置。 The period data totaling unit
The network monitoring device according to claim 6, wherein the period totaling data is classified based on a day of the week or a weekday / holiday.
他のネットワーク監視装置との間で送受信するデータをトラフィックデータ収集の対象から除外する
ことを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれかに記載のネットワーク監視装置。 The data collection unit
The network monitoring device according to any one of claims 1 to 7, wherein data transmitted / received to / from another network monitoring device is excluded from traffic data collection targets.
各前記ネットワーク監視装置と接続されたサーバと、
を有し、
前記サーバは、
各前記ネットワーク監視装置の情報を格納する記憶部を備え、
前記ネットワーク監視装置は、
前記サーバより、他のネットワーク監視装置の情報を取得する
ことを特徴とするネットワーク監視システム。 One or more network monitoring devices according to any one of claims 1 to 8,
A server connected to each of the network monitoring devices;
Have
The server
A storage unit for storing information of each network monitoring device;
The network monitoring device
Information on another network monitoring apparatus is acquired from the server.
各前記ネットワーク監視装置がそのネットワークにおけるトラフィックデータを一定期間分集計した期間集計データを、類似するもの毎に分類するクラスタリング部を備え、
前記ネットワーク監視装置は、
前記クラスタリング部の分類結果に基づき、前記サーバより、当該ネットワーク監視装置と期間集計データが類似する他のネットワーク監視装置の情報を取得する
ことを特徴とする請求項9に記載のネットワーク監視システム。 The server
Each of the network monitoring devices includes a clustering unit that classifies traffic data in the network for a certain period, and classifies the data for each similar thing,
The network monitoring device
10. The network monitoring system according to claim 9, wherein information on another network monitoring device having similar period summary data to the network monitoring device is acquired from the server based on a classification result of the clustering unit.
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