Abstract-Network övervakning är en primär källa till data i cyber-säkerhet eftersom det kan avslöja onormala beteenden användare eller program. Säkerhetsanalytiker och verktyg som IDS (Intrusion Detection System) eller SIEM (Security Information and Event Management) förlitar sig på dem som en enda informationskälla eller i kombination med andra. I detta dokument föreslår vi en visualiseringsmetod härledd från Mapper-algoritmen som har utvecklats inom området Topological Data Analysis (TDA). Den utvecklade metoden och dess tillhörande verktyg kan analysera ett stort antal IP-paket för att göra skadliga aktiviteter mönster lätt att observera av säkerhetsanalytiker. Vi tillämpade vår metod på data från Darknet, dvs. från ett helt och förmodat inte använt undernätverk på Internet och vi har funnit att dessa observerbara mönster har missats av Suricata, en allmänt använd toppmodern IDS.
Slutligen, i REF, en topologisk dataanalys teknik kan analysera och visualisera ett stort antal IP-paket för att göra skadliga aktiviteter mönster lätt att observera av säkerhetsanalytiker.
Topological analysis and visualisation of network monitoring data: Darknet case study
{'venue': '2016 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'journal': '2016 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}