Attackmönster Säkerhetsdatautvinning Kunskapens upptäckt a b s t r a c t Insamling av data om Internethot har nu blivit en relativt vanlig uppgift för säkerhetsforskare och nätverksoperatörer. Men den enorma mängden rådata kan snabbt överväldiga människor som ansvarar för att analysera sådana datamängder. Systematiska analysförfaranden behövs därför för att ta fram användbar information från stora trafikdatamängder för att bistå analytikerns undersökningar. Detta arbete beskriver en analysram som är särskilt utvecklad för att få insikter i honungsnätets data. Vår rättsmedicinska procedur syftar till att, inom en attack data uppsättning, grupper av nätverk spår som delar olika typer av liknande mönster. I vår undersökande dataanalys strävar vi efter att utforma ett flexibelt klusterverktyg som kan tillämpas på ett systematiskt sätt på olika funktionsvektorer som karakteriserar attackerna. I detta dokument illustrerar vi tillämpningen av vår metod genom att analysera en specifik aspekt av honungsnätets data, d.v.s. Tidsserierna för attackerna. Vi visar att klusterangreppsmönster med en lämplig likhetsmått ger mycket goda kandidater för ytterligare fördjupad utredning, vilket kan hjälpa oss att upptäcka de möjliga grundorsakerna till de underliggande fenomenen. Resultaten av vår klusterering på tidsserieanalys gör det möjligt för oss att identifiera aktiviteterna hos flera maskar och botnät i den insamlade trafiken.
Andra ramar som föreslås omfattar Ref handlar om grafbaserad klusterbildning av tidsserier attackmönster och därmed identifiera aktiviteter maskar och botnät som finns i honungskruktrafiken.
A framework for attack patterns' discovery in honeynet data
{'venue': 'Digital Investigation', 'journal': 'Digital Investigation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}