Detta dokument är inriktat på upptäckt av intrång och motåtgärder när det gäller allmänt använda operativsystem och nät. Utformningen och arkitekturen av ett intrångsdetekteringssystem byggt av distribuerade agenter föreslås för att genomföra en intelligent. System där datautvinning kan utföras för att ge globala, tidsbundna vyer över ett helt nätverksanslutet system. En utgångspunkt för agentintelligens i vårt system är forskningen om användning av maskininlärning över systemsamtalsspår från det privilegierade Sendmail-programmet på U". Vi använder en regelinlärningsalgoritm för att klassificera systemets samtalsspår för intrångsdetektering och visa resultaten. Vår erfarenhet av att hantera nätverk av datorsystem med kända sårbarheter har resulterat i en utredning av problemet med att upptäcka missbruk av datorsystem [4]. På grund av de ansträngningar som krävs för att övervaka system och nätverk manuellt kunde vi inte lätt upptäcka vare sig försök till missbruk eller framgångsrika attacker utan hjälp av intelligenta system för att upptäcka intrång. Vi föreslår ett artificiellt intelligent system för intrångsdetektering och motåtgärder på datorsystem i en nätverksmiljö med datautvinningsteknik. Systemet skulle byggas med hjälp av distribuerade intelligenta agenter för att tillämpa en data mining strategi för intrångsdetektering. Datainsamlingsagenter kommer att göra systemloggar och aktivitetsdata till gemensamma format, medan lågnivåagenter klassificerar nya aktiviteter och tillhandahåller data och nuvarande klassificeringstillstånd till varandra och till en högre nivå av agenter som genomför datautvinning över hela systemets kunskaps- och datakällor. Projekt relaterade till vårt intrångsdetekteringsprojekt inkluderar DIDS, Computer Immunology, JAM och EMERALD. Det distribuerade intrusionsdetektionssystemet (DIDS) [SI använder en kombination av värdmonitorer och lokala nätverksmonitorer för att övervaka system- och nätverksaktiviteter med en centraliserad ledning som samlar information från monitorerna för att upptäcka intrång. Det liknar vårt agentsystem för intrångsdetektering och motåtgärder genom att det använder flera monitorer och artificiell intelligens algoritmer för att bestämma svårighetsgraden av händelser. DIDS skiljer sig från vårt system genom att intelligensen är rent centraliserad, och den använder sig inte av någon agentteknik. I projektet Computer Immunology [6] undersöktes konstruktioner av intrångsdetekteringssystem som effektivt kan upptäcka och försvara intrång i ett nätverksanslutet datorsystem på ett sätt som liknar immunsystemet hos djur. En del av projektet [5] undersökte en metod som skulle kunna utgöra en komponent i ett immunsystem för datorer. De utvecklade en känsla av "själv" för privilegierade program genom att skapa en databas av normala och onormala system kallar spår för fall av utförande av programmen. Java Agents for Meta-Learning (JAM) Project [1 13 är det mest likartade med vårt föreslagna agentsystem för intrångsdetektering och motåtgärder genom att det använde intelligenta, distribuerade Java-agenter för att lära sig modeller för bedrägeri och påträngande beteende. Den kunskap som de distribuerade Javaagenterna lärt sig kan utbytas och användas för att utbilda andra agenter som kan identifiera attacker baserade på den kombinerade kunskapen. JAM-projektet byggde på det arbete som gjorts av Forrest et. a1 [5] när det gäller att identifiera angrepp mot privilegierade program. En del av vårt arbete härrör från denna idé om att upptäcka intrång baserat på systemsamtal spår av privilegierade program [7].
Helmer och Wong REF har presenterat ett system som använder lätta mobila medel för intrångsdetektering.
Intelligent agents for intrusion detection
{'venue': '1998 IEEE Information Technology Conference, Information Environment for the Future (Cat. No.98EX228)', 'journal': '1998 IEEE Information Technology Conference, Information Environment for the Future (Cat. No.98EX228)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}