Detta dokument tar upp problemet med att upptäcka maskeradering, en säkerhetsattack där en inkräktare tar på sig identiteten som en legitim användare. Många strategier baserade på dolda Markov-modeller och olika former av Finite State Automata har föreslagits för att lösa detta problem. Nyheten i vår strategi är resultatet av tillämpningen av tekniker som används i bioinformatik för en parvis sekvensjustering för att jämföra den övervakade sessionen med tidigare användarbeteende. Vår algoritm använder en semi-global anpassning och ett unikt poängsystem för att mäta likheten mellan en sekvens av kommandon som produceras av en potentiell inkräktare och användarens signatur, vilket är en sekvens av kommandon som samlas in från en legitim användare. Vi testade algoritmen på standarddatainsamlingen. Som diskuteras i dokumentet visade resultaten av testet att den beskrivna algoritmen ger en lovande kombination av intrångsdetekteringsfrekvens och falsk positiv frekvens, jämfört med publicerade intrångsdetekteringsalgoritmer.
Coull m.fl. REF använder en metod som bygger på tekniker som används i bioinformatik för att avslöja maskeradattacker.
Intrusion detection: a bioinformatics approach
{'venue': '19th Annual Computer Security Applications Conference, 2003. Proceedings.', 'journal': '19th Annual Computer Security Applications Conference, 2003. Proceedings.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}