Värdloggar, särskilt Windows Event-loggar, är en värdefull källa till information som ofta samlas in av säkerhetscentraler (SOC). Den halvstrukturerade karaktären hos värdloggar hämmar automatiserad analys, och medan manuell analys är vanligt, gör den rena volymen manuell inspektion av alla loggar omöjligt. Även om det finns många kraftfulla algoritmer för att analysera tidsserier och sekventiella data, är utnyttjandet av sådana algoritmer för de flesta cybersäkerhetstillämpningar antingen ogenomförbart eller kräver skräddarsydda, forskningsintensiva förberedelser. I synnerhet, grundläggande matematik och algoritmisk utveckling för att ge en generaliserad, meningsfull likhet metrisk på systemloggar behövs för att överbrygga klyftan mellan många befintliga sekventiella data mining metoder och denna för närvarande tillgängliga men underutnyttjade datakälla. I detta papper ger vi en rigorös definition av ett metriska produktutrymme på Windows Event Logs, vilket ger en inbäddning som gör det möjligt att tillämpa etablerade metoder för maskininlärning och tidsserieanalys. Vi visar sedan nyttan och flexibiliteten av detta inbäddning med flera användningsfall på verkliga data: (1) jämföra kända infekterade med nya värd log strömmar för attack upptäckt och kriminalteknik, (2) kollapsa liknande strömmar av loggar i semantiskt meningsfulla grupper (av användare, efter roll), vilket minskar mängden data men inte innehållet, (3) klusterloggar samt korta sekvenser av loggar för att identifiera och visualisera användarbeteenden och bakgrundsprocesser över tid. Sammantaget tillhandahåller vi en metriska rymdram för generella värdloggar och loggsekvenser som respekterar semantisk likhet och underlättar ett brett utbud av data science analytics till dessa loggar utan data-specifika förberedelser för varje.
Verma m.fl. REF bäddade in värdloggar i ett semantiskt meningsfullt metriska utrymme.
Defining a Metric Space of Host Logs and Operational Use Cases
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}