JP5863581B2 - Determination rule generation device, router, program and method for generating determination rule for terminal information estimation - Google Patents
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Description
本発明は、複数の端末が接続されたネットワークの管理・監視の技術に関する。 The present invention relates to a technique for managing and monitoring a network in which a plurality of terminals are connected.
ネットワーク管理者は、ネットワークの安定した運用を維持するため、ネットワーク利用者の利用環境及び利用状況を把握しなければならない。この把握によって、通信障害の原因となる利用者の行為を未然に防止したり、将来の通信量増加の程度を予測し必要な通信設備の増強を図ったりすることが可能となる。 The network administrator must grasp the network user's usage environment and usage status in order to maintain stable network operation. By grasping this, it becomes possible to prevent a user's action causing a communication failure in advance, or to predict the degree of future increase in communication volume and increase necessary communication facilities.
しかしながら、ネットワーク管理者が利用者の利用実態を十分に把握することは一般に困難である。例えば、インターネット接続業者(ISP:Internet Service Provider)とそのユーザとのように、管理者と利用者とが異なる組織に属している場合、管理者が利用者の利用状況を監視することは困難である。特に、利用者が各々の好みにあった端末を選定して、任意のアプリケーションを自らインストールする場合、管理者は、このような利用者の状況を把握しづらい。 However, it is generally difficult for the network administrator to fully grasp the actual usage of the user. For example, when an administrator and a user belong to different organizations such as an Internet service provider (ISP) and the user, it is difficult for the administrator to monitor the usage status of the user. is there. In particular, when a user selects a terminal that suits his / her preference and installs an arbitrary application himself / herself, it is difficult for the administrator to grasp the situation of the user.
一方、企業内ネットワークのように、利用者のネットワーク利用が厳しく規定されている場合でも、利用者が、許可されていない端末を接続して規定外の利用を行う事態を許してしまう事例が存在する。また、例えば企業内のネットワークが国内外に及ぶ場合、利用状況を物理的に監視して直接把握することは極めて難しい。 On the other hand, there are cases where users are allowed to use unauthorized devices by connecting unauthorized terminals even when the network usage of users is strictly regulated, such as in-company networks. To do. In addition, for example, when a company's network extends to domestic and foreign countries, it is extremely difficult to directly monitor and directly grasp the usage status.
このような状況下で、現在、利用者による通信のみを監視し、通信そのものから利用者の利用環境及び利用状況を把握する技術が検討されている。 Under such circumstances, a technique for monitoring only the communication by the user and grasping the usage environment and usage status of the user from the communication itself is currently being studied.
例えば、非特許文献1及び2には、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)における、オペレーティングシステム(OS: Operating System)に固有の振る舞いを監視することによって、利用者の各端末に搭載されたOS種別を識別する方法が開示されている。
For example,
また、非特許文献3には、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)ヘッダに含まれる、OS又はアプリケーションに固有の文字列を抽出し組み合わせて、利用者端末に搭載されたウェブブラウザ(Web Browser)種別を識別する技術が開示されている。 Non-Patent Document 3 identifies the type of web browser (Web browser) installed in the user terminal by extracting and combining character strings specific to the OS or application included in the HTTP (Hypertext Transfer Protocol) header. Techniques to do this are disclosed.
さらに、非特許文献4には、DNS(Domain Name System)クエリのパターンを分析し、クエリパターンの時間差とパターン出現数との関係から、OS種別及びウェブブラウザ種別を識別する方法が開示されている。ここで、本方法は、IPv4(Internet Protocol version 4)とIPv6(Internet Protocol version 6)とが混在している通信環境を前提としている。
Furthermore, Non-Patent
また、通信ネットワーク上でのパケット監視ではないが、特許文献1には、コンピュータ・ネットワーク上で、ウィルスに感染したファイルやウィルスそのものを検出するため、ウィルスファイルに固有の文字列をシグネチャとして利用する技術が開示されている。ここでは、このシグネチャを予め登録し、このシグネチャを含むファイルをウィルスの含まれたものと判定する。
Further, although not packet monitoring on a communication network,
さらに、特許文献2には、コンピュータ・ウィルス検出用のシグネチャを自動生成する方法が開示されている。ここでは、既知の正常なファイルと既知の不正なファイルとを比較し、nグラムアルゴリズムを利用してシグネチャを自動生成する。 Further, Patent Document 2 discloses a method for automatically generating a signature for detecting a computer virus. Here, a known normal file is compared with a known illegal file, and a signature is automatically generated using an n-gram algorithm.
しかしながら、上述したような従来技術を用いても、ISPレベルの大規模なネットワーク全体における、端末種別や端末に搭載されたソフトウェア種別(OS種別及びアプリケーション種別)といった端末情報を推定することは、非常に困難である。 However, even using the above-described conventional technology, it is extremely difficult to estimate terminal information such as terminal types and software types (OS types and application types) installed in terminals in an entire ISP level large-scale network. It is difficult to.
例えば、非特許文献1及び3の技術では、基本的にネットワーク上の通信を全て取得する必要がある。その結果、大規模なネットワークでは導入コスト又は監視負担が増大し実現性が低下する。また、非特許文献1及び2の技術では、TCP/IPの特徴を利用するので、OS種別を識別することしかできない。一方、非特許文献3の技術では、HTTPヘッダの特徴を利用するので、ウェブブラウザ種別を識別することしかできない。
For example, in the techniques of Non-Patent
さらに、非特許文献4の技術では、IPv4とIPv6とが混在している通信環境であることが前提となるため、IPv4又はIPv6単独の環境では、OS種別を識別することができない。従って、IPv6への全面移行の際には、当該技術は適用不可能となる。
Furthermore, since the technique of Non-Patent
また、端末が携帯電話等のモバイル機器の場合、端末が数分間乃至数時間のオーダで別の通信エリアに移動してしまう可能性が生じる。このため、上述したような従来技術では、実際の端末情報を適宜取得することが更に困難となってしまう。 When the terminal is a mobile device such as a mobile phone, the terminal may move to another communication area on the order of several minutes to several hours. For this reason, in the conventional technology as described above, it becomes more difficult to appropriately acquire actual terminal information.
以上説明したことから、端末種別、OS種別及びアプリケーション種別、並びにこれらに対応する端末の総数といった端末情報を取得・推定するためには、通信ネットワーク上でのパケット監視を、適切な判定規則に基づいて、できるだけ短時間で行う必要がある。 As described above, in order to acquire / estimate terminal information such as terminal type, OS type, application type, and the total number of terminals corresponding to these, packet monitoring on a communication network is performed based on an appropriate determination rule. Need to be done in as short a time as possible.
ここで、特許文献1及び2に記載されたシグネチャを利用したファイル監視方法、及び同シグネチャの自動生成方法は、確かに、シグネチャを含む判定規則を利用してウィルスの検出を行うものである。しかしながら、これらの方法はあくまでコンピュータ・ネットワーク上のファイルを対象としたものである。ここで、例え、通信ネットワーク上でのパケット監視に、このような固有のシグネチャ(文字列)を利用した判定規則を単純に適用しても、以上に述べた課題を解決することはできない。
Here, the file monitoring method using the signature and the automatic signature generation method described in
そこで、本発明は、ネットワーク全体におけるソフトウェア種別を含む端末情報を、短時間で高い精度をもって推定するのに使用される判定規則を生成する判定規則生成装置、ルータ、プログラム及び方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention provides a determination rule generation device, a router, a program, and a method for generating a determination rule used to estimate terminal information including software types in the entire network with high accuracy in a short time. Objective.
本発明によれば、DNSサーバに、ネットワークを介して照会名を含むクエリを発信する多数の端末における端末情報を推定するための判定規則を生成する判定規則生成装置であって、
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段と、
複数の端末から発信された当該クエリを収集するクエリ収集手段と、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する発生周期算出手段と、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する判定規則生成手段と
を有する判定規則生成装置が提供される。
According to the present invention, there is provided a determination rule generation device for generating a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that transmit a query including a query name to a DNS server,
Terminal information registration means for preregistering in association with the software type installed in the terminal related to the source address, for each source address assigned to a plurality of connected terminals;
Query collection means for collecting the query transmitted from a plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A generation cycle calculation means for sequentially calculating and updating the cycle stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability A determination rule generating device is provided that includes a determination rule generating means for generating a determination rule that records the above.
この本発明の判定規則生成装置では、
収集された各クエリに含まれる照会名及び発信元アドレスを抽出し、当該クエリの発生時刻と当該照会名及び発信元アドレスとを対応付けて記録するクエリ情報取得手段を更に有しており、
前記発生周期算出手段は、当該照会名毎に、抽出された当該発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生時間間隔の平均として前記クエリ発生周期を算出し、当該発生時間間隔の分布における分散として前記分散を算出することも好ましい。
In this determination rule generation device of the present invention,
It further includes query information acquisition means for extracting the query name and source address included in each collected query, and recording the query occurrence time and the query name and source address in association with each other,
For each of the query names, the generation period calculation means calculates the query generation period as an average of the generation time intervals of the queries including the query name for each of the extracted source addresses. It is also preferable to calculate the variance as the variance in the distribution.
また、本発明の判定規則生成装置では、ソフトウェア種別は、OS種別及び/又はアプリケーション種別であり、照会名は、当該OS種別及び/又はアプリケーション種別におけるソフトウェア更新確認時の、又は処理実行に必要な情報要求時の接続先アドレスを含むことも好ましい。 Further, in the determination rule generation device of the present invention, the software type is an OS type and / or an application type, and the query name is necessary when performing software update confirmation in the OS type and / or application type or for executing a process. It is also preferable to include a connection destination address at the time of requesting information.
また、本発明の判定規則生成装置において、判定規則生成手段は、当該クエリ発生周期を用いて上記多数の端末から発信される単位時間当たりのクエリ数から上記ネットワークに接続された端末に搭載された1つのソフトウェア種別の数を算出し、算出された当該ソフトウェア種別の数に対し当該周期安定度を重みとして用いて当該ソフトウェア種別を搭載した端末数を推定することを可能とする判定規則を生成することも好ましい。 Further, in the determination rule generation device of the present invention, the determination rule generation means is mounted on the terminal connected to the network from the number of queries per unit time transmitted from the multiple terminals using the query generation period . Calculate the number of one software type, and generate a determination rule that makes it possible to estimate the number of terminals equipped with the software type by using the periodic stability as a weight for the calculated number of the software type It is also preferable.
さらに、本発明の判定規則生成装置についての他の実施形態として、端末情報登録手段は、複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末の端末種別を更に対応付けて予め登録し、
判定規則生成手段は、当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応した端末種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を更に生成することも好ましい。
Furthermore, as another embodiment of the determination rule generation device of the present invention, the terminal information registration means further associates the terminal type of the terminal related to the source address for each source address assigned to a plurality of terminals. pre-registered Te and,
The determination rule generation means, each said query name, a terminal type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generator It is also preferable to further generate a determination rule in which the period and the period stability are recorded.
また、本発明の判定規則生成装置において、当該周期安定度は、当該クエリの発生時間間隔の分布における分散、尖度及び歪度についての所定の平均から決定されることも好ましい。 In the determination rule generation device of the present invention, it is also preferable that the periodic stability is determined from a predetermined average of variance, kurtosis, and skewness in the distribution of the generation time intervals of the query.
本発明によれば、さらに、DNSサーバに、ネットワークを介して照会名を含むクエリを発信する多数の端末における端末情報を推定するための判定規則を生成する機能を搭載したルータであって、
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段と、
複数の端末から発信された当該クエリを収集するクエリ収集手段と、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する発生周期算出手段と、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する判定規則生成手段と
を有するルータが提供される。
According to the present invention, the router further includes a function for generating a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that send a query including a query name via a network to a DNS server,
Terminal information registration means for preregistering in association with the software type installed in the terminal related to the source address, for each source address assigned to a plurality of connected terminals;
Query collection means for collecting the query transmitted from a plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A generation cycle calculation means for sequentially calculating and updating the cycle stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability A router having determination rule generation means for generating a determination rule recording the above is provided.
本発明によれば、さらにまた、DNSサーバに、ネットワークを介して照会名を含むクエリを発信する多数の端末における端末情報を推定するための判定規則を生成するようにコンピュータを機能させる判定規則生成プログラムであって、
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段と、
複数の端末から発信された当該クエリを収集するクエリ収集手段と、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する発生周期算出手段と、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する判定規則生成手段と
してコンピュータを機能させる判定規則生成プログラムが提供される。
According to the present invention, furthermore, a determination rule generation for causing a DNS server to function a computer to generate a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that transmit a query including a query name via a network. A program,
Terminal information registration means for preregistering in association with the software type installed in the terminal related to the source address, for each source address assigned to a plurality of connected terminals;
Query collection means for collecting the query transmitted from a plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A generation cycle calculation means for sequentially calculating and updating the cycle stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability A determination rule generation program for causing a computer to function as a determination rule generation means for generating a determination rule recording the above is provided.
本発明によれば、さらに、DNSサーバに、ネットワークを介して照会名を含むクエリを発信する多数の端末における端末情報を推定するための判定規則を生成する判定規則生成方法であって、
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録した端末情報登録手段を用い、
複数の端末から発信された当該クエリを収集する第1のステップと、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する第2のステップと、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する第3のステップと
を有する判定規則生成方法が提供される。
According to the present invention, there is further provided a determination rule generation method for generating a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that send a query including a query name to a DNS server via a network,
For each source address given to a plurality of connected terminals, using a terminal information registration means pre-registered in association with the software type installed in the terminal related to the source address ,
A first step of collecting the queries transmitted from a plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A second step of sequentially calculating and updating the periodic stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability And a third step of generating a determination rule in which is recorded.
本発明の判定規則生成装置、ルータ、プログラム及び方法によれば、ネットワーク全体におけるソフトウェア種別を含む端末情報を、短時間で高い精度をもって推定するのに使用される判定規則を生成することができる。 According to the determination rule generation device, router, program, and method of the present invention, it is possible to generate a determination rule that is used to estimate terminal information including software types in the entire network with high accuracy in a short time.
以下では、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明による判定規則生成装置が接続されるネットワークの構成図である。 FIG. 1 is a configuration diagram of a network to which a determination rule generation apparatus according to the present invention is connected.
図1によれば、判定規則生成装置1は、複数の端末2が接続された有線・無線インタフェース100a及び100bと、判定規則生成部114と、プロバイダネットワーク4に接続された通信インタフェース101とを有する。
According to FIG. 1, the determination
判定規則生成部114は、複数の端末2から、プロバイダネットワーク4内の名前解決を受け持つDNSサーバ3宛に発信されたDNSクエリ(query)の解析結果を入力し、多数の端末7に係る端末情報を推定するための「判定規則」を生成する。ここで、複数の端末2は、「判定規則」を生成するために接続された端末である。一方、多数の端末7は、プロバイダネットワーク4に接続された端末であり、端末情報の推定対象である。
The determination
プロバイダネットワーク4は、例えばISPの事業者ネットワークであり、1つ又は複数のアクセスネットワークを含む。このアクセスネットワークは、例えば、3G(3rd Generation)、WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)、LTE(Long Term Evolution) 、光ファイバ網、ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)等のネットワークとすることができる。
The
ここで、各端末2は、搭載されたOS及びアプリケーション等のソフトウェアの更新を適宜実行する。その際、インターネット5を通して定期的に、ソフトウェア種別固有のサイトに更新の確認を試みる。従って、このサイトのアドレスを知る必要が生じる。そこで、各端末2は、このサイトのドメイン名(照会名)を含むDNSクエリを、ソフトウェア種別固有の時間間隔をもって、DNSサーバ3に送信する。DNSサーバ3は、DNSクエリを受け取ると、他のDNSサーバと通信して又は自ら名前を解決して、接続先アドレスを含む応答(リソースレコード)をクエリ発信元の端末2に送信する。
Here, each terminal 2 appropriately updates software such as the installed OS and applications. At that time, it periodically tries to check for updates on a site specific to the software type through the
例えば、OS種別毎の更新確認時の照会名は、以下の通りである。
《OS種別OSi》 《照会名Nd》
Windows OS(Microsoft社) download.windowsupdate.com
Android(Google社) android.clients.google.com
Mac OS(Apple社) swscan.apple.com
iOS(Apple社) push.apple.com、phobos.apple.com、
iphone-ld.apple.com
OS更新確認の時間間隔は、OS種別にもよるが、例えばApple社のiOSでは、12時間となる。
For example, the query name when confirming the update for each OS type is as follows.
<< OS type OS i >><< Inquiry name N d >>
Windows OS (Microsoft) download.windowsupdate.com
Android (Google) android.clients.google.com
Mac OS (Apple) swscan.apple.com
iOS (Apple) push.apple.com, phobos.apple.com,
iphone-ld.apple.com
Although the time interval for OS update confirmation depends on the OS type, for example, Apple iOS has 12 hours.
また、アプリケーション種別の例として、代表的なウェブブラウザ毎の更新確認時の照会名は、例えば、以下の通りである。
《ウェブブラウザ》 《照会名Nd》
Mozilla Firefox(Mozilla Foundation) www.mozilla.com
Chrome(Google社) www.google.com
Opera(Opera Software社) autoupdate.opera.com
アプリケーション更新確認の時間間隔は、アプリケーション種別にもよるが、例えばアップル(Apple)社の「iCloud」では、1.5時間となる。
In addition, as an example of the application type, a reference name at the time of update confirmation for each typical web browser is, for example, as follows.
<< Web browser >><< Inquiry name Nd >>
Mozilla Firefox (Mozilla Foundation) www.mozilla.com
Chrome (Google) www.google.com
Opera (Opera Software) autoupdate.opera.com
The application update confirmation time interval depends on the application type, but is 1.5 hours for Apple's iCloud, for example.
さらに、各端末2に搭載されたソフトウェアに関連するDNSクエリの発信は、上述したようなソフトウェア更新確認時のみならず、ソフトウェア処理の実行に必要な情報要求時にも実施される。例えば、時刻合わせのための時刻情報の要求時、電子メールにおけるメールボックスの確認時、各種ソーシャルネットワーク・サービスにおける他者情報のチェック時等にも、DNSクエリが発信される。即ち、多くのソフトウェアでは、DNSサーバ3を利用して名前を解決してから通信を開始することが1つのパターンとなっている。 Furthermore, the transmission of the DNS query related to the software installed in each terminal 2 is performed not only at the time of software update confirmation as described above, but also at the time of requesting information necessary for execution of software processing. For example, a DNS query is also transmitted when requesting time information for time adjustment, when checking a mailbox in an e-mail, or when checking other person information in various social network services. That is, in many software, one pattern is to start communication after resolving the name using the DNS server 3.
この際の照会名(接続先のドメイン名)には、ソフトウェア種別(OS種別、アプリケーション種別)、更には端末種別(端末メーカー、型番)に固有のものが多く存在する。さらに、例えば、1つのOS種別(例えば、Google社の提供するAndroidOS)であっても、異なる端末メーカーに搭載される場合が多く存在する。また、端末2に搭載された多くのソフトウェアは、立ち上げ毎に端末メーカーのサイトへアクセスするが、同じ端末メーカーの端末でも型番によって、アクセスするサイトが異なる場合も生じる。従って、各端末2は、ソフトウェア種別に固有の照会先だけでなく、端末種別に固有の照会先をもって、DNSクエリをDNSサーバ3宛に送信する場合が多く存在する。判定規則生成装置1は、これらの固有の照会先を有するDNSクエリを収集して「判定規則」を生成する。
In this case, many inquiry names (domain names of connection destinations) are unique to the software type (OS type, application type) and further to the terminal type (terminal manufacturer, model number). Further, for example, even if one OS type (for example, AndroidOS provided by Google Inc.) is installed in many different terminal manufacturers. Further, a lot of software installed in the terminal 2 accesses the site of the terminal manufacturer every time it is started up. However, even if the terminal is the same terminal manufacturer, the site to be accessed may differ depending on the model number. Accordingly, there are many cases where each terminal 2 transmits a DNS query to the DNS server 3 not only with a reference destination specific to the software type but also with a reference destination specific to the terminal type. The determination
同じく図1において、判定規則生成装置1の判定規則生成部114によって作成された「判定規則」は、端末情報推定装置6が多数の端末7における「端末情報」を推定する際に使用されるデータのテーブルである。ここで、多数の端末7は、プロバイダネットワーク利用者の端末であり、プロバイダネットワーク4を介してインターネット5に接続する。また、「端末情報」とは、端末7の端末種別(端末メーカー名、機種)、並びに端末7に搭載されたソフトウェア種別(OS種別、アプリケーション種別)、更にはそれらの種別毎の端末数を指す。
Similarly, in FIG. 1, the “determination rule” created by the determination
端末情報推定装置6は、DNSサーバ3への回線に設けられたネットワークタップ(又はミラーリングハブ)を介してプロバイダネットワーク4に接続される。これにより、端末情報推定装置6は、多数の端末7がプロバイダネットワーク4を介してDNSサーバ3宛に発信するDNSクエリを全て収集し、DNSクエリを解析して「端末情報」を推定する。
The terminal information estimation device 6 is connected to the
その際、端末情報推定装置6は、判定規則生成装置1からプロバイダネットワーク4を介して発信された「判定規則」を受信して端末情報推定に利用する。この「判定規則」では、多数の端末7から発信されるDNSクエリを解析する際に用いる所定の文字列(シグネチャ)として、照会名(ドメイン名)が採用されている。
At that time, the terminal information estimation device 6 receives the “determination rule” transmitted from the determination
このような「判定規則」を生成するために、端末2は、例えば搭載された1つのOS種別及びアプリケーション種別につき10〜100台程度、有線・無線インタフェース100a及び100bに接続されることも好ましい。当然に更に多くの端末2を接続することによって、より精度の高い「判定規則」を生成することも可能となる。
In order to generate such a “determination rule”, it is also preferable that about 10 to 100 terminals 2 are connected to the wired /
また、信頼性の高い「判定規則」を得るために、端末2は、DNSクエリが収集される判定規則生成期間中、常時、接続が確立した状態に置かれることも好ましい。いずれにしても、接続される複数の端末2の端末情報(付与されたIP(Internet Protocol)アドレス、端末種別、搭載されたOS種別及びアプリケーション種別等)は、判定規則生成装置1に登録され、「判定規則」の生成に利用される。
In order to obtain a highly reliable “determination rule”, it is also preferable that the terminal 2 is always placed in a connection established state during the determination rule generation period in which DNS queries are collected. In any case, the terminal information (assigned IP (Internet Protocol) address, terminal type, installed OS type, application type, etc.) of the plurality of terminals 2 to be connected is registered in the determination
判定規則生成装置1は、例えば24時間〜数ヶ月間連続して、端末2から発信されたDNSクエリの収集を行って「判定規則」を生成することができる。その際、判定規則生成装置1は、DNSクエリの発信元IPアドレス(端末2に付与されたIPアドレス)に対応付けて登録されておりDNSクエリの照会名に対応するソフトウェア種別(OS種別又はアプリケーション種別)毎に、「クエリ発生周期」と「周期安定度」とを逐次算出し更新する。
The determination
ここで、本願発明者等は、多くのソフトウェア種別(OS種別、アプリケーション種別)において、ソフトウェア更新確認のためのDNSクエリに限らず、種々のDNSクエリの発信タイミングが、ソフトウェア種別固有の「クエリ発生周期」を有し得ることを見出した。 Here, the inventors of the present application, for many software types (OS type, application type), are not limited to DNS queries for software update confirmation, but the transmission timing of various DNS queries is “query generation specific to the software type. It has been found that it can have a “period”.
この「クエリ発生周期」は、対象となっているDNSクエリの発生時間間隔の平均値である。DNSクエリは、定期的なOS更新確認等、対応するソフトウェア種別(照会名)固有の時間間隔(周期)をもって発信される場合が多く、ソフトウェア種別(照会名)毎に「クエリ発生周期」が決定可能である。 This “query generation cycle” is an average value of the generation time intervals of the target DNS query. DNS queries are often sent with a time interval (cycle) specific to the corresponding software type (inquiry name), such as periodic OS update confirmation, and a “query generation period” is determined for each software type (inquiry name). Is possible.
但し、実際の名前解決の際には、前回のDNSクエリに対する応答としてキャッシュされたリソースレコードのTTL(Time To Live)に応じて所定の時間が指定され、この時間内にはクエリは発信されない(このリソースレコードで回答されたドメイン名が再利用される)。このような事情等があって、クエリ発生の時間間隔(周期)には変動が生じる。「周期安定度」は、この変動の少なさに相当し、後述するように、少なくとも「クエリ発生周期」の分布における分散から決定される。 However, in actual name resolution, a predetermined time is specified according to TTL (Time To Live) of the resource record cached as a response to the previous DNS query, and the query is not transmitted within this time ( The domain name answered in this resource record is reused). Under such circumstances, the query generation time interval (cycle) varies. The “period stability” corresponds to a small amount of the fluctuation, and is determined from the variance in at least the “query generation period” distribution, as will be described later.
判定規則生成装置1は、以上のようにして最終的に、照会名及びソフトウェア種別毎に「クエリ発生周期」及び「周期安定度」を対応付けた「判定規則」を生成する。
As described above, the determination
一方、端末情報推定装置6は、受信した「判定規則」のうち「クエリ発生周期」を用いて、多数の端末7から発信される単位時間当たりのDNSクエリ数からプロバイダネットワーク4に接続された端末数(各ソフトウェア種別を搭載した端末7の数)を算出する。また、端末情報推定装置6は、後述するように、算出された端末数を「周期安定度」を用いて加重平均することによって、より高い精度で端末数を推定する。
On the other hand, the terminal information estimation device 6 uses the “query generation cycle” of the received “determination rules” to connect the terminal connected to the
ここで、「判定規則」は、上述したように、判定規則生成装置1によって、端末情報が把握されている複数の端末2を用い、十分な時間をかけて生成される。その結果、照会名及びソフトウェア種別毎に対応付けられた「クエリ発生周期」及び「周期安定度」も十分に信頼される値とすることができる。その結果、端末情報推定装置6は、相当の短時間で端末数を高い精度をもって推定することができる。即ち、判定規則生成装置1によれば、プロバイダネットワーク4全体におけるソフトウェア種別を含む端末情報を、短時間で高い精度をもって推定するのに使用される「判定規則」が生成可能となる。
Here, as described above, the “determination rule” is generated by the determination
尚、以上に述べた判定規則生成装置1は、例えば、企業内ネットワークのルータの位置に設置可能である。また、判定規則生成装置1の機能を備えており且つ複数の端末2のルーティングを行うルータを、判定規則生成装置とすることも可能である。さらに、判定規則生成装置1は、実際に運用されるネットワークから独立した実験系ネットワークと複数の端末2とを仲介するものであってもよい。いずれにしても、判定規則生成装置は、複数の端末2全ての端末情報を管理・登録可能な環境に設置される。
Note that the determination
[判定規則生成装置]
図2は、本発明による判定規則生成装置の一実施形態における機能構成図である。また、図3は、本発明による判定規則生成過程で形成される各種のテーブル例であり、図4は、最終的に生成される判定規則の一実施形態である。
[Judgment rule generator]
FIG. 2 is a functional configuration diagram of an embodiment of the determination rule generation device according to the present invention. FIG. 3 is an example of various tables formed in the determination rule generation process according to the present invention, and FIG. 4 is an embodiment of the determination rule finally generated.
図2によれば、判定規則生成装置1は、無線インタフェース100aと、有線インタフェース100bと、通信インタフェース101と、入力部102と、出力部103と、クエリ収集部110と、クエリ情報取得部111と、端末情報登録部112と、発生周期算出部113と、判定規則生成部114とを有する。判定規則生成装置1は、例えばパーソナルコンピュータのようなものであって、この装置1に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって、判定規則の生成に係る機能が実現される。
According to FIG. 2, the determination
無線インタフェース100a及び有線インタフェース100bは、複数の端末2と接続し、複数の端末2との通信を確立させる。無線インタフェース100aとして、例えば、Wi−Fi(登録商標)等の無線LAN、Bluetooth(登録商標)等のうち1つ以上を採用することができる。また、有線インタフェース100bとして、有線LAN(Local Area Network)、USB(Universal Serial Bus)等のうち1つ以上を採用することができる。
The
通信インタフェース101は、端末2によるプロバイダネットワーク4との通信を仲介すると共に、判定規則生成部114で生成された判定規則テーブル114tを、端末情報推定装置6宛に発信する通信を仲介する。
The
入力部102は、端末情報登録部112に登録される端末情報を入力する。入力部102は、例えば、企業内ネットワークの管理者によって編集された、企業内ネットワークに接続された複数の端末2に係る情報のデータベースを、入力可能とするインタフェースであってもよい。ここで、各端末2に係る情報とは、DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)サーバによって付与されたIPアドレス、端末2のMAC(Media Access Control)アドレス、端末メーカー、機種、及び搭載ソフトウェア(OS・アプリケーション)種別等である。
The
尚、複数の端末2にIPアドレスを割り当てるDHCPサーバにおいて、所定のIPアドレスを所定のMACアドレスに付与する設定がなされており、この付与情報が通信インタフェース101を介して端末情報登録部112に送信されることも好ましい。また、判定規則生成装置1自体がDHCPサーバ機能を有しており、複数の端末2にIPアドレスを付与すると共に、IPアドレスとMACアドレス等との対応テーブルを端末情報登録部112に出力することも好ましい。さらに、企業内ネットワークにおいて、所定のOS又はアプリケーションのみ使用が許可される等のレギュレーションが存在する場合、このレギュレーション情報も入力部102を介して入力されることが好ましい。また、入力部は、IPアドレスに対応した端末情報(の一部)を入力するための、キーボード等の入力装置を備えていてもよい。
The DHCP server that assigns IP addresses to a plurality of terminals 2 is set to assign a predetermined IP address to a predetermined MAC address, and this assignment information is transmitted to the terminal
出力部103は、判定規則生成部114で生成された判定規則をディスプレイ表示し、紙等の媒体として出力し、又はデータとして外部装置に出力する。
The
クエリ収集部110は、複数の端末2から発信され、無線・有線インタフェース100a及び100bを介して入力したパケットのうち、DNSサーバ3宛のDNSクエリを識別して収集し、蓄積する。
The
クエリ情報取得部111は、収集された各DNSクエリに含まれる照会名Nd、発信元IPアドレス等のクエリ情報を抽出し、このクエリ情報とこのDNSクエリの発生時刻とを対応付けたデータを逐次発生周期算出部113に出力し記録する。また、このデータを蓄積したクエリ情報テーブル111t(図3(A))を作成・更新することも好ましい。
The query
図3(A)によれば、クエリ情報テーブル111tでは、DNSクエリの発生時刻毎に、このDNSクエリに含まれる照会名Nd、発信元IPアドレス、及びクエリタイプが記録されている。ここで、クエリタイプは、このDNSクエリが要求する情報の種類を表し、例えばタイプAは、ホストアドレスを要求していることを示す。ここで、以後、クエリタイプがAである照会名Ndに係る情報のみを使用する、とすることができる。 According to FIG. 3A, in the query information table 111t, the query name N d , the source IP address, and the query type included in this DNS query are recorded for each occurrence time of the DNS query. Here, the query type represents the type of information requested by the DNS query. For example, type A indicates that a host address is requested. Here, hereinafter, it is possible to query type to use only the information related to the query name N d is A, that.
図2に戻って、端末情報登録部112は、複数の端末2に付与されたIPアドレスと、各端末2の端末情報(MACアドレス、端末メーカー、機種、及び搭載ソフトウェア種別)との対応関係を、端末情報テーブル112t(図3(B))として登録する。
Returning to FIG. 2, the terminal
図3(B)によれば、端末情報テーブル112tでは、複数の端末2に付与されたIPアドレス毎に、この端末2のMACアドレス、端末2に搭載されたソフトウェア種別(OS種別OSi・アプリケーション種別APj)、端末2のハードウェア種別(端末メーカー、機種等)が記録されている。 According to FIG. 3B, in the terminal information table 112t, for each IP address assigned to a plurality of terminals 2, the MAC address of the terminal 2, the software type installed in the terminal 2 (OS type OS i .application Type AP j ) and the hardware type (terminal manufacturer, model, etc.) of the terminal 2 are recorded.
図2に戻って、発生周期算出部113は、クエリ情報取得部111から、DNSクエリの発生時刻をクエリ情報と対応付けたデータ(又は更新されたクエリ情報テーブル111t)を逐次入力する。この際、照会名Ndが新規か否かを判定し、新規であれば、この照会名Ndを新たにクエリ周期テーブル113t(図3(C))にエントリする。一方、新規でなければ、既にクエリ周期テーブル113tにエントリされている当該照会名Ndの欄を更新する。具体的には、照会名Nd毎(照会名Ndに対応するソフトウェア種別毎)に、DNSクエリの発生頻度fqを、クエリ周期テーブル113tに記録・更新する。
Returning to FIG. 2, the generation
さらに、発生周期算出部113は、照会名Nd毎に、DNSクエリの発信元IPアドレスの各々について、同一の発信元IPアドレスを有し当該照会名Ndを含むDNSクエリの発生時刻の間隔Δtn(n番目の発生時間間隔)の算出式
(1) Δtn=tn+1−tn (tn:DNSクエリのn番目の発生時刻)
を用いてΔt1をまず算出し、この照会名Ndに対応するソフトウェア種別毎に、クエリ発生周期Tqとして、クエリ周期テーブル113tに記録する。
Further, the generation
Using first calculated Delta] t 1, for each software type corresponding to the query name N d, as a query generation period T q, and it records the query cycle table 113 t.
次いで、逐次入力されるデータを用いて、発生時間間隔Δtn(n≧1)を順次算出し、その都度、
(2) Tq=Σ(Δtm)/n
として、クエリ周期テーブル113tのクエリ発生周期Tqを更新する。ここで、Σはm=1,2,・・・,nについての総和(summation)である。即ち、クエリ発生周期Tqは、発生時間間隔Δt1、Δt2、・・・、Δtnの平均値として順次更新される。
Next, using the sequentially input data, the generation time interval Δt n (n ≧ 1) is sequentially calculated.
(2) T q = Σ (Δt m ) / n
As updates the query generation period T q query cycle table 113 t. Here, Σ is a summation for m = 1, 2,..., N. That is, the query generation period T q is generation time interval Δt 1, Δt 2, ···, is sequentially updated as the mean value of Delta] t n.
発生周期算出部113は、さらに、発生時間間隔Δt1、Δt2、・・・、Δtnの分布における分散Vqを次式
(3) Vq=Σ(Δtm−Tq(n))2/n
を用いて順次算出し、クエリ周期テーブル113tにおいて逐次記録・更新する。ここで、Σはm=1,2,・・・,nについての総和である。また、Tq(n)は、発生時間間隔Δtnまで考慮して算出されたクエリ発生周期である。
The generation
Are sequentially calculated and sequentially recorded and updated in the query cycle table 113t. Here, Σ is the sum for m = 1, 2,..., N. T q (n) is a query generation cycle calculated in consideration up to the generation time interval Δt n .
発生周期算出部113は、また、発生時間間隔Δt1、Δt2、・・・、Δtnの分布における尖度Kqを次式
(4) Kq=Σ(Δtm−(Tq(n))4)/(nVq 2)−3
を用いて順次算出し、クエリ周期テーブル113tにおいて逐次記録・更新する。ここで、Σはm=1,2,・・・,nについての総和である。一般に、正規分布よりも尖った(扁平な)分布の尖度Kqは、ゼロより大きく(小さく)なる。正規分布相当の分布の尖度はゼロである。
The generation
Are sequentially calculated and sequentially recorded and updated in the query cycle table 113t. Here, Σ is the sum for m = 1, 2,..., N. In general, the kurtosis K q of a distribution that is sharper (flattened) than the normal distribution is larger (smaller) than zero. The kurtosis of the distribution corresponding to the normal distribution is zero.
発生周期算出部113は、さらに、発生時間間隔Δt1、Δt2、・・・、Δtnの分布における歪度Sqを次式
(5) Sq=Σ(Δtm−Tq(n))3/(nVq 1.5)
を用いて順次算出し、クエリ周期テーブル113tにおいて逐次記録・更新する。ここで、Σはm=1,2,・・・,nについての総和である。一般に、左側(右側)に偏った分布の歪度Sqは、ゼロより大きく(小さく)なる。左右対称な分布の歪度はゼロである。
The generation
Are sequentially calculated and sequentially recorded and updated in the query cycle table 113t. Here, Σ is the sum for m = 1, 2,..., N. In general, the skewness S q of the distribution biased to the left side (right side) is larger (smaller) than zero. The skewness of the symmetrical distribution is zero.
発生周期算出部113は、さらに、算出された分散Vq、尖度Kq及び歪度Sqを用いて、発生時間間隔Δt1、Δt2、・・・、Δtnの周期安定度STを次式
(6a) ST=1−AST
(6b) AST=N[(Vq 2+Kq 2+Sq 2)0.5]
を用いて順次算出し、クエリ周期テーブル113tにおいて逐次記録・更新する。ここで上式(6b)の関数N[X]は、ゼロ又は正値をとる変数Xを0から1までの値に規格化する関数であり、例えば、
(7) N[X]=−(X+1)−1+1
とすることができる。これにより、ASTは、発生時間間隔Δt1、Δt2、・・・、Δtnの分布における平均値(クエリ発生周期Tq)の不安定度(不確からしさ)に相当し、分布がより分散していて、より正規分布から逸脱しており、より偏りが大きいほど、大きな値をとる。
Generation
(6b) AS T = N [(V q 2 + K q 2 + S q 2 ) 0.5 ]
Are sequentially calculated and sequentially recorded and updated in the query cycle table 113t. Here, the function N [X] in the above equation (6b) is a function that normalizes a variable X that takes zero or a positive value to a value from 0 to 1, for example,
(7) N [X] = − (X + 1) −1 +1
It can be. As a result, AS T corresponds to the instability (uncertainty) of the average value (query generation period T q ) in the distribution of the occurrence time intervals Δt 1 , Δt 2 ,..., Δt n , and the distribution is more dispersed. Therefore, the larger the deviation from the normal distribution, the larger the deviation.
その結果、周期安定度STの値は、クエリ発生時間間隔が最も安定している場合(不安程度ASTがゼロの場合)、1となる。一方、クエリ発生時間間隔がクエリ発生周期Tqから変動しがちになるにつれて、ゼロに近づく。このような周期安定度STの値を導入して端末情報(端末数等)の推定を行うことによって、より精度の高い推定が可能となる。 As a result, the value of the period stability S T (if anxiety about AS T is zero) If the query generation time interval is the most stable, is one. On the other hand, as the query generation time interval is likely to vary from the query generation cycle T q, it approaches zero. By performing the estimation of the terminal information (terminal number, etc.) by introducing the value of such a cycle stability S T, thereby enabling more accurate estimation.
尚、周期安定度STは、(6a)及び(6b)で規定されるものに限らない。分散Vq、尖度Kq及び歪度Sqについての上記以外の所定の平均から決定されることも好ましく、又は、分散Vqのみから決定される(例えばST=1−N[Vq])ことも可能である。 The period stability S T is not limited to those specified in (6a) and (6b). It is also preferable to be determined from a predetermined average other than the above with respect to variance V q , kurtosis K q and skewness S q , or determined from variance V q alone (for example, S T = 1−N [V q ]) Is also possible.
図3(C)によれば、クエリ周期テーブル113tでは、照会名Nd毎(照会名Ndに対応するソフトウェア種別毎)に、クエリ周期情報(総観測時間、DNSクエリの発生頻度fq、クエリ発生周期Tq、分散Vq、尖度Kq、歪度Sq、及び周期安定度ST)が記録され、更新されている。具体的には、端末情報登録部112(端末情報テーブル112t)に登録された、複数の端末2に搭載されているソフトウェア種別(OS種別OSi及びアプリケーション種別APj)の各々において、対応する照会名Ndの欄に、クエリ周期情報が記録され、逐次更新される。 According to FIG. 3 (C), the the query cycle table 113 t, the query name N for each d (the query name software for each type corresponding to N d), the query cycle information (total observation time, frequency f q of DNS queries, Query generation cycle T q , variance V q , kurtosis K q , skewness S q , and cycle stability S T ) are recorded and updated. Specifically, in each of the software types (OS type OS i and application type AP j ) installed in the plurality of terminals 2 registered in the terminal information registration unit 112 (terminal information table 112t), a corresponding inquiry is made. column name N d, query cycle information is recorded, it is sequentially updated.
また、クエリ周期テーブル113tでは、更に、照会名Ndに対応する端末2のハードウェア種別(端末メーカー、機種等)毎に、クエリ周期情報が記録され逐次更新される。 Also, the query cycle table 113 t, further query name hardware type of the terminal 2 corresponding to the N d (terminal manufacturer, model, etc.) for each query cycle information is recorded sequentially updated.
クエリ周期テーブル113tのデータの更新(DNSクエリの収集・解析)は、予め設定されたDNSクエリの総観測時間Tmeだけ実施される。クエリ周期テーブル113tのデータは、この総観測時間Tmeの間更新され、Tme経過後、最終的に決定される。この総観測時間Tmeは、例えば、24時間〜数ヶ月間に設定される。 Update data in the query cycle table 113 t (collection and analysis of DNS query) is carried out by a total observation time T me DNS queries that are set in advance. Data query cycle table 113t, the total observation updated during the time T me, after T me lapse, is finally determined. This total observation time T me is set, for example, for 24 hours to several months.
図2に戻って、判定規則生成部114は、発生周期算出部113から、更新が終了して決定されたデータを有するクエリ周期テーブル113tを入力する。判定規則生成部114は、このクエリ周期テーブル113tをまとめて、判定規則114t(図4)を作成する。
Returning to FIG. 2, the determination
図4によれば、判定規則114tでは、ソフトウェア種別(OS種別OSi、アプリケーション種別APj)及び照会名Nd毎に、クエリタイプtq、クエリ発生周期Tq、及び周期安定度STが記録されている。
According to FIG. 4, the
また、判定規則114tにおいて、OS種別の1つであるjOSは、対応する3つの照会名Nd(abc.xxxupdate.com、efg.clients.com、及びhij.klmno.com)を有している。即ち、jOSを搭載した端末2からは、これら3つの照会名Ndをそれぞれ含む3種のDNSクエリが、それぞれのクエリ発生周期Tq及び周期安定度STをもって発生する。
In the
ここで、後に(図6のS609を用いて)詳述するように、いずれの照会名Ndに対応するデータ(クエリ発生周期Tq)を用いても、jOSを搭載した端末数を算出することができる。しかしながら、本発明による周期安定度STを用いることによって、算出された3つの端末数から、より精度の高い端末数を推定することができるのである。 Here, after (using S609 in FIG. 6) as will be described in detail, also by using the data corresponding to any of the query name N d (query generation period T q), calculates the number of devices with jOS be able to. However, by using the cycle stability S T according to the present invention, three terminal number calculated, it is possible to estimate the more number of accurate terminal.
このような理由から、判定規則114tにおいては、1つのソフトウェア種別に対し複数の照会名Ndが必ず記録されていて、それぞれの照会名Nd毎に独立したクエリ発生周期Tq及び周期安定度STが規定されていることが好ましい。
For this reason, in the
尚、最近の傾向では、移動端末に搭載されたOSにおいて、ポーリング系のアプリケーションを採用するケースが増加している。このため、1つのソフトウェア種別に対して複数個の照会名を規定し易くなっている。 As a recent trend, there are an increasing number of cases where a polling application is employed in an OS installed in a mobile terminal. For this reason, it is easy to specify a plurality of query names for one software type.
尚、判定規則114tにおいて、照会名Ndによっては、この照会名Ndがある特定のソフトウェア種別に固有の文字列である、と見なすことはできず、この照会名Ndに複数のソフトウェア種別が対応する場合も存在する。例えば、図4に示した判定規則114tによれば、照会名Nd:klm.bqq.comに対して2つのOS種別:NbdOS及びOSyyが対応している。この場合、この判定規則114tを用い、端末情報推定装置6において照会名Nd:klm.bqq.comを含むクエリ数をカウントしたとしても、本来、そのカウント数が、NbdOSに係る端末数なのか又はOSyyに係る端末数なのかを判定することはできない。
Incidentally, in the
しかしながら、NbdOSの場合のクエリ発生周期が538.7秒であるのに対し、OSyyの場合のクエリ発生周期は171850.1秒であり桁違いに長くなっている。その結果、端末情報推定装置6において、NbdOSを搭載した端末7の台数とOSyyを搭載した端末7の台数との比が所定範囲内であるとの見込みの下、照会名Nd:klm.bqq.comを含むクエリのカウント数を、概ねNbdOSに係る端末数に対応すると近似することが可能となる。このように、特定のソフトウェア種別に固有の文字列とはなっていない照会名Ndをも判定規則に登録して、総数(端末数)の推定に有効利用することができる場合が存在する。 However, the query generation period in the case of NbdOS is 538.7 seconds, whereas the query generation period in the case of OSyy is 171850.1 seconds, which is an order of magnitude longer. As a result, in the terminal information estimation device 6, with the expectation that the ratio between the number of terminals 7 equipped with NbdOS and the number of terminals 7 equipped with OSyy is within a predetermined range, the query name N d : klm.bqq It is possible to approximate the count number of queries including .com corresponding to the number of terminals related to NbdOS. Thus, by registering also determination rule query name N d not become the specific string to a specific software type, there are cases where it is possible to effectively utilize the estimation of the total number (number of terminals).
さらに、判定規則114tには、照会名Nd毎にクエリ発生周期Tq及び周期安定度STが規定されるので、周期性の信頼度が高い(周期のばらつきが小さい)照会名Ndを、見出し、確認し、更には選別することも可能となる。例えば、周期安定度STが所定値以下(例えば0.2以下)である照会名Ndは、端末情報の算出・推定に使用しないとすることも可能である。実際、端末情報の推定においては、精度の高い端末情報(端末数)を得るために、どの照会名Ndを(どの程度)採用するが非常に重要となる。この点、周期安定度STは、その判断のための強力な指標となる。
Furthermore, the
図2に戻って、この判定規則114tは、通信インタフェース101を介して端末情報推定装置6に送信される。端末情報推定装置6は、受信した判定規則114tに記録されたクエリ発生周期Tqを用いて多数の端末7から発信される単位時間当たりのDNSクエリ数からネットワーク4に接続された端末数を算出する。また、判定規則114tに記録された周期安定度STを用いてより高い精度で端末数を推定する。
Returning to FIG. 2, the
[判定規則生成方法]
図5は、本発明による判定規則生成方法の一実施形態を示すフローチャートである。
[Judgment rule generation method]
FIG. 5 is a flowchart showing an embodiment of the determination rule generation method according to the present invention.
(S500)最初に、複数の端末2に付与された発信元IPアドレス毎に、端末2に搭載されたソフトウェア種別(OS種別OSi、アプリケーション種別APj)を予め登録する。 (S500) First, the software type (OS type OS i , application type AP j ) installed in the terminal 2 is registered in advance for each source IP address assigned to the plurality of terminals 2.
(S501)DNSクエリ情報収集ループ(ステップS501〜S508)を開始する。総観測時間(収集時間)はTmeとする。
(S502)端末2から発信されたDNSクエリを収集する。
(S503)収集されたDNSクエリに含まれる照会名Nd及び発信元IPアドレスを抽出する。
(S501) A DNS query information collection loop (steps S501 to S508) is started. The total observation time (collection time) is T me .
(S502) The DNS queries transmitted from the terminal 2 are collected.
(S503) The query name Nd and the source IP address included in the collected DNS query are extracted.
(S504)このDNSクエリの発生時刻を、抽出された照会名Nd及び発信元アドレスに対応付けて記録する。尚、この発生時刻は、DNSクエリから抽出された時刻情報とすることができる。
(S505)抽出された照会名Ndが、新規であるか否かを判定する。
(S506a)抽出された照会名Ndが新規である場合、この照会名Ndを新たにクエリ周期テーブル113tにエントリする。
(S507a)次いで、この照会名Ndに対応する値として(照会名Nd毎に)、クエリの発信元IPアドレスの各々について、クエリ発生周期Tq及び周期安定度STを算出し、クエリ周期テーブル113tに記録する。
(S504) The DNS query occurrence time is recorded in association with the extracted query name Nd and the source address. The occurrence time can be time information extracted from the DNS query.
(S505) It is determined whether or not the extracted query name Nd is new.
(S506a) If the extracted query name N d is new, entry to the newly query period table 113t this query name N d.
(S507a) then (for each query name N d) as a value corresponding to the query name N d, for each source IP address query, calculating the query generation cycle T q and the cycle stability S T, the query Record in the period table 113t.
(S506b)一方、抽出された照会名Ndが新規ではない場合、既にエントリされている当該照会名Ndを参照する。
(S507b)次いで、この照会名Ndに対応する値として(照会名Nd毎に)、クエリの発信元IPアドレスの各々について、クエリ発生周期Tq及び周期安定度STを算出し、クエリ周期テーブル113tに記録されたこれらの値を更新する。
(S506b) On the other hand, if the extracted query name N d is not a novel, referring to the query name N d that are already entries.
(S507b) then (for each query name N d) as a value corresponding to the query name N d, for each source IP address query, calculating the query generation cycle T q and the cycle stability S T, the query These values recorded in the period table 113t are updated.
(S508)DNSクエリ情報収集ループを開始してから、設定された総観測時間Tmeが経過したか否かを判定し、経過していれば、本ループ(DNSクエリの収集・解析)を終了する。一方、経過していなければ、S501に戻って本ループを継続して行う。 (S508) After starting the DNS query information collection loop, it is determined whether or not the set total observation time T me has elapsed. If it has elapsed, this loop (DNS query collection / analysis) is terminated. To do. On the other hand, if it has not elapsed, the process returns to S501 to continue this loop.
(S509)照会名Nd毎に、この照会名Ndを含むクエリの発信元IPアドレスに対応して登録されておりこの照会名Ndに対応したソフトウェア種別と、最終的に決定されたクエリ発生周期Tq及び周期安定度STとを記録した判定規則114tを生成する。
(S510)生成した判定規則114tを出力する。この際、判定規則114tを、端末情報推定装置6に送信してもよく、又はディスプレイ表示し、紙等の媒体として出力し、若しくはデータとして外部装置に出力することもできる。
(S509) for each query name N d, and software type corresponding to the query name N d are registered corresponding to the source IP address query containing the query name N d, finally determined query generating a
(S510) The generated
尚、判定規則生成方法の本実施形態(ステップS500〜S510)において、「ソフトウェア種別」に代えて「端末種別」を採用すれば、複数の端末2の端末種別に係る判定規則を生成することができる。この場合、判定規則は、照会名Nd及び端末種別毎に、最終的に決定されたクエリ発生周期Tq及び周期安定度STを記録したものとなる。 In this embodiment (steps S500 to S510) of the determination rule generation method, if “terminal type” is adopted instead of “software type”, determination rules relating to the terminal types of the plurality of terminals 2 can be generated. it can. In this case, the determination rule becomes that every query name N d and terminal type, the finally determined query generation period T q and the cycle stability S T were recorded.
[クエリ発生周期Tq及び周期安定度STを用いた端末情報推定例]
図6は、本発明に係る判定規則114tを用いて端末情報を推定した一例を示すフローチャートである。本端末情報推定方法は、端末情報推定装置6(図1)において実施される。
[Terminal information estimation example using a query generation cycle T q and the cycle stability S T]
FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of estimating terminal information using the
(S600)生成された判定規則114tを入力する。
(S601)判定規則114tにエントリされたソフトウェア種別、即ち、
OS種別{OS1,OS2,・・・,OSi,・・・,OSos}、及び
アプリケーション種別{AP1,AP2,・・・,APj,・・・APap}
を予め登録する。次いで、OS種別OSiのカウント数nosiの初期値、及びアプリケーション種別APjのカウント数napjの初期値をそれぞれゼロとする。
nosi=0(i=1,2,・・・,os)、及び
napj=0(j=1,2,・・・,sp)
(S600) The generated
(S601) Software type entered in the
OS type {OS 1 , OS 2 ,..., OS i ,..., OS os }, and application type {AP 1 , AP 2 ,..., AP j ,.
Is registered in advance. Next, the initial value of the count number n osi of the OS type OS i and the initial value of the count number n apj of the application type AP j are each set to zero.
n osi = 0 (i = 1, 2,..., os) and n apj = 0 (j = 1, 2,..., sp)
(S602)収集したDNSクエリを解析しつつDNSクエリ数をカウントするループを開始する。ここで、クエリ数のカウント時間をtcoとする。
(S603)DNSサーバ3宛のパケットを収集する。
(S604)収集されたパケットが、登録されたOS種別OSi又はアプリケーション種別APjに対応した照会名Ndを含むDNSクエリであるか否かを判定する。
(S602) A loop for counting the number of DNS queries while analyzing the collected DNS queries is started. Here, it is assumed that the count time of the number of queries is t co .
(S603) Collect packets addressed to the DNS server 3.
(S604) the collected packets, determines whether the DNS query containing a query name N d corresponding to the OS type registered OS i or application type AP j.
(S605a)ステップS604において、収集したパケットが登録されたOS種別OSiに対応した照会名Ndを含むDNSクエリであるとの判定がなされた際、OS種別OSiのカウント数nosiを1だけ増加させる。
(8) nosi=nosi+1
(S605b)ステップS604において、収集したパケットが登録されたアプリケーション種別APjに対応した照会名Ndを含むDNSクエリであるとの判定がなされた際、アプリケーション種別APjのカウント数napjを1だけ増加させる。
(9) napj=napj+1
一方、ステップS604において、収集したパケットが、登録されたソフトウェア種別に対応した照会名Ndを含むDNSクエリではないとの判定がなされた際、ステップS606に移行する。
(S605a) at step S604, the time of collection packet is a determination that the DNS query containing a query name N d corresponding to the OS type OS i registered has been made, the count number n osi of
(8) n os i = n os i +1
(S605b) in step S604, the time of collection packet is a determination that the DNS query containing a query name N d corresponding to the application type AP j registered has been made, the count number n apj of
(9) n apj = n apj +1
On the other hand, in step S604, the collected packets, when a determination not a DNS query including query name N d corresponding to the software type that is registered has been made, the process proceeds to step S606.
(S606)クエリ数カウントループを開始してから、設定されたカウント時間tcoが経過したか否かを判定し、経過していれば、本ループを終了する。一方、経過していなければ、S602に戻って、本ループ(ソフトウェア種別毎のDNSクエリのカウントループ)を継続して行う。 (S606) It is determined whether or not the set count time tco has elapsed since the start of the query count loop, and if this has elapsed, this loop is terminated. On the other hand, if it has not elapsed, the process returns to S602, and this loop (DNS query count loop for each software type) is continued.
ここで、カウント時間tcoは、例えば数分〜数時間に設定される。これは、本発明に係る判定規則を利用することによって、短時間でのクエリのカウントによっても精度の高い端末情報(端末数)が得られることを意味している。 Here, the count time t co is set to, for example, several minutes to several hours. This means that by using the determination rule according to the present invention, highly accurate terminal information (number of terminals) can be obtained even by counting queries in a short time.
(S607)OS種別毎のクエリ数
{nos1,nos2,・・・,nosi,・・・,nosos}、及び
アプリケーション種別毎のクエリ数
{nap1,nap2,・・・,napj,・・・,napap}
を記録する。
(S608)各ソフトウェア種別(OSi、APj)の総数を算出する総数推定ループに入る。
(S607) Number of queries for each OS type {n os1 , n os2 ,..., N osi ,..., N osos }, and number of queries for each application type {n ap1 , n ap2,. apj ,..., n apap }
Record.
(S608) The total number estimation loop for calculating the total number of each software type (OS i , AP j ) is entered.
(S609)各ソフトウェア種別(OSi、APj)毎に、当該ソフトウェア種別の総数を、
(10) Nosi=nosi×Tq(OSi)/(60×tco)
(11) Napj=napj×Tq(APj)/(60×tco)
として算出する。ここで、Tq(OSi)(秒)及びTq(APj)(秒)は、入力された判定規則114tから読み出された、それぞれOSi及びAPjに対応するクエリ発生周期である。また、カウント時間tcoの単位は分である。
(S609) For each software type (OS i , AP j ), the total number of the software type is
(10) N os i = n os i * Tq (OS i ) / (60 * t co )
(11) N apj = n apj × Tq (AP j ) / (60 × t co )
Calculate as Here, Tq (OS i ) (seconds) and Tq (AP j ) (seconds) are query generation periods corresponding to OS i and AP j , respectively, read from the
例えば、Apple社のiOSでは、更新確認時間間隔(クエリ発生周期)Tq=12(時間)=43200(秒)である。ここで、tco=10(分間)に、iOSの更新確認先であるiphone-ld.apple.comを照会先NdとしたDNSクエリのカウント数が、n=100(回)であったとすると、iOSの総数(従ってiOSを搭載した端末の総数)Nは、
N=100×43200/(60×10)=7200
となる。即ち、プロバイダネットワーク4に接続された端末数は、7200台であると推定される。
For example, in Apple iOS, the update confirmation time interval (query generation cycle) T q = 12 (time) = 43200 (seconds). Here, the t co = 10 (min), the count number of DNS queries the iphone-ld.apple.com an update confirmation destination iOS and referral N d is, assuming that a n = 100 (times) , The total number of iOS (and hence the total number of devices equipped with iOS) N is
N = 100 × 43200 / (60 × 10) = 7200
It becomes. That is, the number of terminals connected to the
さらに、図4の判定規則114tに示したように、1つのOS種別OSa(図4ではjOS)に対応する照会名Ndkが複数(図4では、abc.xxxupdate.com、efg.clients.com、及びhij.klmno.comの3つ)存在する場合、周期安定度STを利用して、より高い精度で端末数を推定することができる。
Further, as shown in the
このOS種別OSaに対応する複数の照会名Ndkの各々に対応付けられたクエリ発生周期及び周期安定度を、それぞれTqk及びSTkとする。この場合、OSaの総数(従ってOSaを搭載した端末の総数)Nosaを、次式
(12−1) Nosa=Σ(N(OSa)k×STk)/ΣSTk
(12−2) N(OSa)k=nk×Tqk/(60×tco)
を用いて算出することができる。ここで、nkは、照会名Ndkを含むクエリのカウント数である。また、式(12−1)の2つのΣはいずれも、kについての総和(図4のjOSの場合、k=1,2,3の総和)である。
The query generation period and the period stability associated with each of the plurality of query names Nd k corresponding to the OS type OSa are defined as Tq k and ST k , respectively. In this case, the total number of OSa (therefore, the total number of terminals equipped with OSa) N osa is expressed by the following equation (12-1) N osa = Σ (N (OSa) k × ST k ) / ΣST k
(12-2) N (OSa) k = n k × Tq k / (60 × t co )
Can be used to calculate. Here, n k is the count number of queries including the query name Nd k . In addition, each of the two Σs in the equation (12-1) is a summation about k (in the case of jOS in FIG. 4, the summation of k = 1, 2, 3).
例えば、図4のjOSの場合、tco=10(分間)、abc.xxxupdate.comに係るカウント数n1=1672、efg.clients.comに係るカウント数n2=7、及びhij.klmno.comに係るカウント数n3=8として、
N(jOS)1=1672×350.7/(60×10)=約977.28
N(jOS)2=7×86405.5/(60×10)=約1008.06
N(jOS)3=8×86389.2/(60×10)=約1151.86
であるから、周期安定度を考慮したより精度の高い総数Njosは、
Njos=(977.28×0.42+1008.06×0.31+1151.86×0.75)/(0.42+0.31+0.75)=約1072
と算出される。
For example, in the case of jOS in FIG. 4, t co = 10 (minutes), count number n 1 = 1672 related to abc.xxxupdate.com, count number n 2 = 7 related to efg.clients.com, and hij.klmno. com count number n 3 = 8,
N (jOS) 1 = 1672 × 35.7 / (60 × 10) = about 977.28
N (jOS) 2 = 7 × 86405.5 / (60 × 10) = about 1008.06
N (jOS) 3 = 8 × 86389.2 / (60 × 10) = about 1151.86
Therefore , the more accurate total number N jos considering the periodic stability is
N jos = (977.28 × 0.42 + 1008.06 × 0.31 + 1151.86 × 0.75) / (0.42 + 0.31 + 0.75) = about 1072
Is calculated.
(S610)識別された全てのソフトウェア種別(OS種別OSi及びアプリケーション種別APi)について総数を推定するまで、総数推定ループを繰り返す。 (S610) The total number estimation loop is repeated until the total number is estimated for all the identified software types (OS type OS i and application type AP i ).
(S611)OS種別毎の総数
{Nos1,Nos2,・・・,Nosi,・・・,Nosos}、及び
アプリケーション種別毎の総数
{Nap1,Nap2,・・・,Napj,・・・,Napap}
を蓄積する。
(S612)ステップS612で蓄積されたデータを表示又は出力する。
(S611) Total number for each OS type {N os1 , N os2 ,..., N osi ,..., N osos }, and total number for each application type {N ap1 , N ap2 ,. ..., Napap }
Accumulate.
(S612) The data accumulated in step S612 is displayed or output.
尚、端末情報推定方法の本実施形態(ステップS600〜S612)において、照会名Nd及び端末種別毎にクエリ発生周期Tq及び周期安定度STを記録した判定規則を使用し、「ソフトウェア種別(OS種別及びソフトウェア種別)」に代えて「端末種別」を採用すれば、複数の端末2の端末種別に係る端末情報(端末数)を推定することもできる。 In the present embodiment of the terminal information estimating method (Step S600~S612), using the determination rule that records the query name N d and the query generation cycle for each terminal type T q and cycle stability S T, "software type If “terminal type” is adopted instead of “OS type and software type”, terminal information (number of terminals) related to the terminal types of the plurality of terminals 2 can also be estimated.
以上、本発明に係る判定規則を利用することによって、照会名及びソフトウェア種別毎に対応付けられたクエリ発生周期から、ネットワーク全体における当該ソフトウェア種別及びその総数(搭載した端末数)を算出することができる。また、照会名及びソフトウェア種別毎に対応付けられた周期安定度を用いて、算出された総数からより高い精度で総数(端末数)を推定することが可能となる。即ち、本発明によれば、ネットワーク全体におけるソフトウェア種別を含む端末情報を、短時間で高い精度をもって推定するのに使用される判定規則が生成可能となる。 As described above, by using the determination rule according to the present invention, the software type and the total number (the number of installed terminals) in the entire network can be calculated from the query generation period associated with each inquiry name and software type. it can. Further, it is possible to estimate the total number (number of terminals) with higher accuracy from the calculated total number by using the periodic stability associated with each inquiry name and software type. That is, according to the present invention, it is possible to generate a determination rule used to estimate terminal information including software types in the entire network with high accuracy in a short time.
特に、発生頻度の高い文字列(照会名)をも含め、周期安定度を考慮して端末数を推定することができるので、より少ないクエリ観測数から(より短時間で)、精度の高い端末数を推定することができる。即ち、本発明によれば、移動端末の通信エリア間又は通信エリア内外への移動等の影響を受けにくい判定規則を生成することができる。 In particular, since the number of terminals can be estimated in consideration of periodic stability, including frequently occurring character strings (query names), a highly accurate terminal can be used from a smaller number of query observations (in a shorter time). The number can be estimated. That is, according to the present invention, it is possible to generate a determination rule that is not easily affected by movement of the mobile terminal between communication areas or inside and outside the communication area.
さらに、以上に説明した本発明に係る判定規則を利用して推定される端末情報は、例えば、ネットワーク管理者にとって、ネットワークの安定した運用を維持するために非常に重要となる。即ち、これら端末情報の把握によって、通信障害の原因となる利用者の行為を未然に防止したり、トラフィックのオフロード状況を把握したり、将来の通信量増加の程度を予測し必要な通信設備の増強を図ったりすることが可能となる。 Furthermore, the terminal information estimated using the determination rule according to the present invention described above is very important for the network administrator, for example, to maintain stable operation of the network. In other words, by grasping these terminal information, it is possible to prevent user actions that cause communication failures, to grasp traffic offload status, and to predict the degree of future traffic increase, and to establish necessary communication facilities. Or the like can be increased.
しかしながら、ネットワーク内では、常に、新たなアプリケーションやOSが次々と利用され、各種ソフトウェアの利用者数も大きく変動する。このような状況でも、本発明によれば、適宜、現在の通信状況・利用状況に適合した判定規則を作成し、活用していくことができる。その結果、ネットワーク管理者は、より適切な精度の高い端末情報を入手することができ、より適切な対策を講じることができる。 However, in the network, new applications and OSs are always used one after another, and the number of users of various software greatly fluctuates. Even in such a situation, according to the present invention, a determination rule suitable for the current communication situation / usage situation can be appropriately created and utilized. As a result, the network administrator can obtain more accurate terminal information with higher accuracy, and can take more appropriate measures.
以上に述べた本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。 For the various embodiments of the present invention described above, various changes, modifications, and omissions in the technical idea and scope of the present invention can be easily made by those skilled in the art. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.
1 判定規則生成装置
100a 無線インタフェース
100b 有線インタフェース
101 通信インタフェース
102 入力部
103 出力部
110 クエリ収集部
111 クエリ情報取得部
111t クエリ情報テーブル
112 端末情報登録部
112t 端末情報テーブル
113 発生周期算出部
113t クエリ周期テーブル
114 判定規則生成部
114t 判定規則
2、7 端末
3 DNSサーバ
4 プロバイダネットワーク
5 インターネット
6 端末情報推定装置
DESCRIPTION OF
Claims (9)
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段と、
前記複数の端末から発信された当該クエリを収集するクエリ収集手段と、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する発生周期算出手段と、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する判定規則生成手段と
を有することを特徴とする判定規則生成装置。 A determination rule generating device that generates a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that transmit a query including a query name to a DNS (Domain Name System) server,
Terminal information registration means for preregistering in association with the software type installed in the terminal related to the source address, for each source address assigned to a plurality of connected terminals;
Query collection means for collecting the query transmitted from the plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A generation cycle calculation means for sequentially calculating and updating the cycle stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability And a determination rule generating means for generating a determination rule recording the above.
前記発生周期算出手段は、当該照会名毎に、抽出された当該発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生時間間隔の平均として前記クエリ発生周期を算出し、当該発生時間間隔の分布における分散として前記分散を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の判定規則生成装置。 It further includes query information acquisition means for extracting the query name and source address included in each collected query, and recording the query occurrence time and the query name and source address in association with each other,
For each of the query names, the generation period calculation means calculates the query generation period as an average of the generation time intervals of the queries including the query name for each of the extracted source addresses. The determination rule generation device according to claim 1, wherein the variance is calculated as a variance in the distribution.
前記照会名は、当該OS種別及び/又はアプリケーション種別におけるソフトウェア更新確認時の、又は処理実行に必要な情報要求時の接続先アドレスを含む
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の判定規則生成装置。 The software type is an OS (Operating System) type and / or an application type,
The determination rule according to claim 1, wherein the inquiry name includes a connection destination address when confirming software update in the OS type and / or application type, or when requesting information necessary for processing execution. Generator.
前記判定規則生成手段は、当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応した端末種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を更に生成する
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の判定規則生成装置。 The terminal information registration means pre-registers for each source address assigned to the plurality of terminals, in further association with the terminal type of the terminal related to the source address ,
Wherein the determination rule generation means, each said query name, query originator and the terminal type corresponding to the query name has been registered in advance in association to address, finally determined the query including the query name The determination rule generation device according to any one of claims 1 to 4, further generating a determination rule in which the generation period and the periodic stability are recorded.
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段と、
前記複数の端末から発信された当該クエリを収集するクエリ収集手段と、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する発生周期算出手段と、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する判定規則生成手段と
を有することを特徴とするルータ。 A router equipped with a function of generating a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that send a query including a query name via a network to a DNS server,
Terminal information registration means for preregistering in association with the software type installed in the terminal related to the source address, for each source address assigned to a plurality of connected terminals;
Query collection means for collecting the query transmitted from the plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A generation cycle calculation means for sequentially calculating and updating the cycle stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability And a determination rule generating means for generating a determination rule in which is recorded.
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段と、
前記複数の端末から発信された当該クエリを収集するクエリ収集手段と、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する発生周期算出手段と、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応して付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する判定規則生成手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする判定規則生成プログラム。 A determination rule generation program for causing a computer to function to generate a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that send a query including a query name via a network to a DNS server,
Terminal information registration means for preregistering in association with the software type installed in the terminal related to the source address, for each source address assigned to a plurality of connected terminals;
Query collection means for collecting the query transmitted from the plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A generation cycle calculation means for sequentially calculating and updating the cycle stability;
For each query name, the software type corresponding to the query name registered in advance corresponding to the source address of the query including the query name, the query generation cycle and the cycle determined finally A determination rule generation program that causes a computer to function as a determination rule generation unit that generates a determination rule that records stability.
接続された複数の端末に付与された発信元アドレス毎に、当該発信元アドレスに係る端末に搭載されたソフトウェア種別を対応付けて予め登録する端末情報登録手段を用い、
前記複数の端末から発信された当該クエリを収集する第1のステップと、
当該クエリの照会名毎に、当該クエリの発信元アドレスの各々について、当該照会名を含むクエリの発生する周期であるクエリ発生周期と、少なくとも当該クエリの発生する周期の分布における分散から決定される周期安定度とを逐次算出して更新する第2のステップと、
当該照会名毎に、当該照会名を含むクエリの発信元アドレスに対応付けて予め登録されており当該照会名に対応したソフトウェア種別と、最終的に決定された当該クエリ発生周期及び当該周期安定度とを記録した判定規則を生成する第3のステップと
を有することを特徴とする判定規則生成方法。 A determination rule generation method for generating a determination rule for estimating terminal information in a large number of terminals that send a query including a query name to a DNS server via a network,
For each source address assigned to a plurality of connected terminals, using terminal information registration means that pre-registers in association with the software type installed in the terminal related to the source address ,
A first step of collecting the queries transmitted from the plurality of terminals;
For each query name of the query, for each source address of the query, it is determined from the query generation cycle, which is the cycle in which the query including the query name is generated, and at least the distribution in the distribution of the cycle in which the query is generated A second step of sequentially calculating and updating the periodic stability;
Each said query name, and software type corresponding to the query name has been registered in advance in association to the source address of the query including the query name, finally determined the query generation cycle and the cycle stability And a third step of generating a determination rule in which is recorded.
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