1  på Abstract-Payload Attribution Systems (PAS) är ett av de viktigaste verktygen för nätverk kriminalteknik för att upptäcka en gärningsman efter förekomsten av en it-brottslighet. Ett PAS lagrar nätverkstrafikhistoriken för att upptäcka källan och målparet i en viss dataström om en skadlig aktivitet uppstår på nätverket. Den enorma mängd information som dagligen överförs i nätverket innebär att de uppgifter som lagras av ett PAS måste vara så kompakta och koncisa som möjligt. Dessutom måste undersökningen av denna stora datavolym för en skadlig dataström hanteras inom rimlig tid. För detta ändamål har flera tekniker som bygger på lagring av en röta av trafiken med hjälp av Bloom filter föreslagits i litteraturen. Den falska positiva frekvensen av befintliga tekniker för att upptäcka cyberbrottslingar är oacceptabelt hög, dvs. många käll- och destinationspar är felaktigt fastställda som skadliga, vilket gör det svårt att upptäcka den verkliga brottslingen. För att lindra detta problem har vi föreslagit en lösning baserad på komprimerade indextabeller för bitmap och nedsampling av trafiken. Vår analytiska utvärdering och experimentella resultat visar att den föreslagna metoden avsevärt minskar den felaktiga positiva frekvensen.
CBID är den senaste föreslagna PAS som bygger på en kombination av Bloom filter, Bitmap index tabell och en ny trafik downsampling teknik REF.
An Effective Payload Attribution Scheme for Cybercriminal Detection Using Compressed Bitmap Index Tables and Traffic Downsampling
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 13.4, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}