Intrusionsdetekteringssystem (IDS) måste maximera förverkligandet av säkerhetsmål samtidigt minimera kostnaderna. I detta dokument studerar vi problemet med att bygga kostnadseffektiva intrångsdetekteringsmodeller. Vi undersöker de stora kostnadsfaktorerna i samband med en IDS, som inkluderar utvecklingskostnader, driftskostnader, skadekostnader på grund av framgångsrika intrång, och kostnaden för manuell och automatiserad respons på intrång. Dessa kostnadsfaktorer kan kvalificeras enligt en definierad attack taxonomi och platsspecifika säkerhetsstrategier och prioriteringar. Vi definierar kostnadsmodeller för att formulera den totala förväntade kostnaden för en IDS, och presentera kostnadskänsliga maskininlärning tekniker som kan producera detektionsmodeller som är optimerade för användardefinierade kostnadsmått. Empiriska experiment visar att våra kostnadskänsliga modeller och installationstekniker är effektiva för att minska den totala kostnaden för att upptäcka intrång.
REF utvecklade en detekteringsmodell som införlivar dessa kostnader i själva klassificeringsalgoritmen för att minimera kostnaderna.
Toward Cost-Sensitive Modeling for Intrusion Detection and Response
{'venue': 'ICISC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}