Sammanfattning av denna webbsida: Log analys är en metod för att identifiera intrång på värd- eller nätverksnivå genom att granska de logghändelser som registrerats av operativsystem, applikationer och enheter. De flesta arbeten överväger en enda typ av logg för analys, vilket leder till en oklar bild av situationen och svårigheten att avgöra förekomsten av ett intrång. Dessutom är de flesta befintliga detektionsmetoder kunskapsberoende, dvs. använda antingen egenskaperna hos en anomali eller det normala trafikbeteendet, vilket begränsar detektionsprocessen till endast anomalier baserade på den förvärvade kunskapen. För att upptäcka ett brett spektrum av avvikelser genom att granska olika loggar presenterar detta dokument ett nytt oövervakat ramverk, UHAD, som använder en tvåstegsstrategi för att samla ihop logghändelserna och sedan använder en filtreringströskel för att minska volymen av händelser för analys. Händelserna från heterogena loggar samlas ihop till ett gemensamt format och analyseras baserat på deras funktioner för att identifiera anomalier. Clustering noggrannhet av K-medel, förväntan-maximering, och längst först jämfördes och effekten av klustering fångades i alla de efterföljande faserna. Även om logghändelser går igenom flera faser i UHAD innan de avslutas som avvikande, experiment har visat att valet av klusteralgoritm och filtreringströskeln avsevärt påverkar beslutet. Ramen upptäckte de flesta avvikelser genom att relatera händelserna från heterogena loggar. Specifikt, användningen av K-medelvärden och förväntanmaximering stödde ramen för att upptäcka ett genomsnitt av 87,26% och 85,24% avvikande händelser respektive med olika undergrupper.
Hajamydeen m.fl. REF använder en klusteralgoritm två gånger i olika steg för att klassificera händelserna: 1) för att underlätta filtreringsprocessen för att identifiera onormala händelser, och 2) för att stödja analysmetoden för att upptäcka avvikelser.
An unsupervised heterogeneous log-based framework for anomaly detection
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}