Abstract-This paper presenterar en serie studier om probabilistiska egenskaper aktivitetsdata i ett informationssystem för att upptäcka intrång i informationssystemet. Olika probabilistiska tekniker för att upptäcka intrång, inklusive beslutsträd, Hotelling's T 2-test, chi-square multivariat test, och Markov kedja tillämpas på samma utbildning set och samma test uppsättning av data dator granskning för att undersöka frekvens egendom och beställa egendom data dator granskning. Resultaten av dessa studier ger svar på flera frågor om vilka egenskaper som är kritiska för intrångsdetektering. För det första, våra studier visar att frekvensen egenskap av flera revision händelser typer i en sekvens av händelser är nödvändig för intrång upptäckt. En enda revisionshändelse vid en viss tidpunkt är inte tillräcklig för att upptäcka intrång. För det andra ger beställning av egendom av flera revision händelser ytterligare fördelar för frekvens egendom för intrång upptäckt. Om inte skalbarhetsproblemen för komplexa datamodeller med hänsyn till beställningsegenskaperna hos aktivitetsdata är lösta, ger intrångsdetekteringstekniker baserade på frekvensegenskaperna en livskraftig lösning som ger god intrångsdetekteringsprestanda med låga beräknade omkostnader.
I REF presenterar författarna studier för att upptäcka intrång i informationssystemet, med hjälp av frekvensegenskaper hos flera revision händelsetyper för en given sekvens av händelser.
Probabilistic Techniques for Intrusion Detection Based on Computer Audit Data
{'venue': 'ICONIP (3)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}