Anomaly-baserat nätverk Intrusion Detection Systems (IDS) är värdefulla verktyg för försvar-in-djupet av datornätverk. Oförutsedda eller omärkta inlärningsmetoder för upptäckt av anomalier i nätverk har nyligen föreslagits. Sådana anomali-baserade nätverk IDS kan upptäcka (okänd) noll-dagars attacker, även om mycket omsorg måste ägnas åt att kontrollera mängden falska positiva som genereras av detektionssystemet. Faktum är att det har visat sig [2] att den falska positiva frekvensen är den verkliga begränsande faktorn för IDS:s prestanda, och att IDS måste ha en mycket låg falsk positiv frekvens (t.ex. så låg som 10 −5 eller ännu lägre) för att avsevärt öka detektionshastigheten i Bayesien, P (Intrusion till Alarm). I detta papper presenterar vi McPAD (Multiple-Classifier Payload-baserad Anomaly Detector), ett nytt exakt nytt lastbaserad anomali detektionssystem som består av en ensemble av en klass klassificerare. Vi visar att vår anomalidetektor är mycket korrekt när det gäller att upptäcka nätverksattacker som bär någon form av skalkod i den skadliga nyttolasten. Detta gäller även vid polymorfa attacker och för mycket låga falska positiva tal. Dessutom experimenterar vi med avancerade polymorfa blandning attacker och vi visar att i vissa fall även i närvaro av sådana sofistikerade attacker och för en låg falsk positiv hastighet våra IDS fortfarande har en relativt hög upptäcktsfrekvens.
Flera klassificeringssystem för exakt Payload-baserad Anomaly Detection (McPAD) REF är en annan nyttobaserad system.
McPAD: A Multiple Classifier System for Accurate Payload-based Anomaly Detection
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}