Angrepp som samtalsbedrägeri och identitetsstöld inbegriper ofta sofistikerade stateful attackmönster som, utöver normal kommunikation, försöker skada system på en högre semantisk nivå än vanliga attackscenarier. För att upptäcka denna typ av hot via speciellt utplacerade honungskrukor, åtminstone en minimal förståelse av den inneboende statliga maskinen för en viss tjänst behövs för att locka potentiella angripare och för att hålla en kommunikation för ett tillräckligt stort antal steg. I detta syfte föreslår vi PRISMA, en metod för protokollinspektion och tillståndsmaskinanalys, som innehåller en funktionell tillståndsmaskin och meddelandeformat för ett protokoll enbart från nätverkstrafik. Vi tillämpar vår metod för tre verkliga nätverk spår som sträcker sig från 10 000 upp till 2 miljoner meddelanden av både binära och textual protokoll. Vi visar att PRISMA kan simulera kompletta och korrekta sessioner utifrån de inlärda modellerna. En fallstudie om malware trafik avslöjar de olika tillstånden i utförandet, vilket gör PRISMA ett värdefullt verktyg för malware analys.
Krueger m.fl. REF implementerar en metod för protokollinspektion och tillståndsmaskinanalys som kallas PRISMA.
Learning stateful models for network honeypots
{'venue': "AISec '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}