Intrångsdetektering (ID) är en viktig del av infrastrukturskyddsmekanismerna. Intrusionsdetekteringssystem (IDS) måste vara korrekta, anpassningsbara och extensiva. Med tanke på dessa krav och komplexiteten i dagens nätverksmiljöer behöver vi en mer systematisk och automatiserad IDS-utvecklingsprocess snarare än de rena kunskapskodnings- och ingenjörsstrategierna. Denna artikel beskriver ett nytt ramverk, MADAM ID, för Mining Audit Data för automatiserade modeller för Intrusion Detection. Detta ramverk använder data mining algoritmer för att beräkna aktivitetsmönster från systemrevisionsdata och extraherar prediktiva funktioner från mönster. Det tillämpar sedan maskininlärningsalgoritmer på revisionsjournaler som behandlas enligt funktionsdefinitionerna för att generera regler för intrångsdetektering. Resultaten från 1998 års DARPA Intrusion Detection Evaluation visade att vår ID-modell var en av de bästa resultaten av alla deltagande system. Vi diskuterar också kortfattat vår erfarenhet av att omvandla de detekteringsmodeller som produceras av datautvinningsprogram till realtidsmoduler av befintliga IDS.
Ett inkrementell detektionssystem (IDS) REF kan upptäcka intrång.
A framework for constructing features and models for intrusion detection systems
{'venue': 'TSEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}