Inkrementell analys och incidenthantering är fortfarande ett svårt problem i det praktiska nätverkssäkerhetsförsvaret. Grundorsaken till detta problem är den stora frekvensen av falska positiva i de sensorer som används av Intrusion Detection System (IDS) system, vilket minskar värdet av varningar till en administratör. Standard Bayesian teori har inte varit effektiv i detta avseende på grund av bristen på god förkunskaper. I detta dokument presenteras ett tillvägagångssätt för att hantera denna osäkerhet utan att det behövs förhandsinformation, genom teorin Dempster-Shafer (DS). Vi tar upp ett antal praktiska men grundläggande problem med att tillämpa DS på intrångsanalys, bland annat hur man modellerar sensorers pålitlighet, var man får sådana parametrar, och hur man hanterar bristen på oberoende bland varningar. Vi presenterar en effektiv algoritm för att utföra DS tro beräkning på en IDS alert korrelation diagram, så att man kan beräkna en tro poäng för en given hypotes, t.ex.. En specifik maskin är äventyrad. Tron styrka kan användas för att sortera incident-relaterade hypoteser och prioritera ytterligare analys av en mänsklig analytiker av hypoteser och tillhörande bevis. Vi har implementerat vår strategi för IDS-systemet med öppen källkod Snort och utvärderat dess effektivitet på ett antal datamängder samt ett produktionsnätverk. De resulterande trospoängen verifierades genom både anekdotiska erfarenheter av produktionssystemet och genom att jämföra trosrankningen av hypoteser med de grundsanningar som tillhandahålls av de datamängder som vi använde i utvärderingen, vilket visar att trospoängen kan vara effektiva för att mildra det höga problemet med falsk positiv ränta i intrångsanalysen.
I REF föreslås ett DS teoribaserat tillvägagångssätt för att hantera osäkerheten på grund av den stora frekvensen av falska positiva i de sensorer som används av Intrusion Detection Systems.
Prioritizing intrusion analysis using Dempster-Shafer theory
{'venue': "AISec '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}