Abstrakt. Audit trail mönster som genereras på uppdrag av en Unix process kan användas för att modellera processen beteende. De flesta av de metoder som föreslås hittills använder en tabell med mönster med fast längd för att representera processmodellen. Däremot verkar mönster med variabel längd vara mer naturligt lämpade för att modellera processbeteendet, men de är också svårare att konstruera. I den här artikeln presenterar vi en ny teknik för att bygga en tabell med mönster med variabel längd. Denna teknik är baserad på Teiresias, en algoritm som ursprungligen utvecklats för att upptäcka stela mönster i ojusterade biologiska sekvenser. Vi utvärderar kvaliteten på vår teknik i en testbäddsmiljö och jämför den med det intrångsdetekteringssystem som föreslås av Forrest et al. [8], som bygger på fasta längdmönster. De resultat som uppnås med vår nya metod är betydligt bättre än de som uppnås med den ursprungliga metoden baserad på fasta längdmönster.
Med hjälp av en teknik baserad på Teiresias algoritm, Wespi et al. förlänga Forrest metod för modelleringsprocesser genom fasta längdsekvenser av systemanrop till variabla längdmönster, som är mer naturligt lämpade för att presentera processmodellen REF.
Intrusion detection using variable-length audit trail patterns
{'venue': 'In Proceedings of the 2000 Recent Advances in Intrusion Detection', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}