Intrusion Detection System (IDS) är en välkänd säkerhetsfunktion och tillämpas i stor utsträckning bland utövare. Sedan IDS skapades har dock det enorma antalet varningar som genereras av detektionssensorerna alltid varit ett bakslag i genomförandemiljön. På grund av denna påträngande situation har det dessutom uppstått två andra problem som är svårigheten att behandla registreringarna korrekt och även den minskade prestandagraden i fråga om tid och minneskapacitet under behandlingen av dessa varningar. Därför, baserat på de specifika problemen, är syftet med vår övergripande forskning att skapa en helhetslösning som kan minska antalet varningar som ska behandlas och samtidigt producera högkvalitativa attackscenarier som är meningsfulla för administratörerna i rätt tid. I detta dokument kommer vi att presentera vår föreslagna ram tillsammans med resultatet av vår nya klustermetod, som enbart är utformad i syfte att minska antalet varningar som genereras av IDS. Klustermetoden testades mot två dataset; en globalt använd dataset, DARPA och en live dataset från en cyberattackövervakningsenhet som använder SNORT-motorn för att fånga larmen. Resultatet från försöket är mycket lovande; klusteralgoritmen kunde minska omkring 86,9% av de varningar som användes i experimentet. Utifrån resultatet kan vi lyfta fram bidraget till praktiker i en faktisk arbetsmiljö.
Klustermetoden testades mot två dataset; en globalt använd dataset, DARPA och en live dataset från en cyberattack övervakningsenhet som använder Snort motor för att fånga varningar REF.
An Operational Framework for Alert Correlation using a Novel Clustering Approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}