Detta är den accepterade versionen av tidningen. Denna version av publikationen kan skilja sig från den slutliga publicerade versionen.  Permanent arkivlänk Event Korrelation brukade vara en allmänt använd teknik för att tolka varningsloggar och upptäcka nätverksattacker. På grund av omfattningen och komplexiteten i dagens nätverk och attacker är dock varningsloggar som produceras av dessa moderna nätverk mycket större och svåra att analysera. I denna forskning visar vi att tillägg av efterkorsningsmetoder kan användas parallellt med korrelation för att avsevärt förbättra analysen av varningsloggar. Vi föreslog ett nytt ramverk med titeln Ett heltäckande system för att analysera inkrementella varningar (ACSAnIA). Metoderna efter korrelering inkluderar ett nytt prioriteringsmått baserat på anomalidetektering och ett nytt tillvägagångssätt för att klustra händelser med korrelationskunskap. En av de viktigaste fördelarna med ramen är att den avsevärt minskar falska positiva varningar och lägger till kontextuell information till sant positiva varningar. Vi utvärderade ACSAnIA:s efterkorsningsmetoder med hjälp av data från ett it-experiment från 2012 som utförts av industriella partner inom British Telecom SATURN-programmet. I ett scenario visar våra resultat att falskt positiva har reducerats med 97 procent och i ett annat scenario med 16 procent. Det visade också att kluster korrelerade varningar hjälpte till att upptäcka attacker. Det föreslagna ramverket håller också på att utvecklas och integreras i ett redan befintligt visuellt analysverktyg som utvecklats av British Telecom SATURN Research Team för analys av cybersäkerhetsdata.
REF stödde ett comperhensive system för att analysera påträngande varningar (ACSAnIA).
Intrusion alert prioritisation and attack detection using post-correlation analysis
{'venue': 'Comput. Secur.', 'journal': 'Comput. Secur.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}