Abstract-En viktig del i att försvara datornätverk är att känna igen de typer av it-attacker baserat på de observerade skadliga aktiviteter. Obfuscation på vad som kunde ha observerats av en attacksekvens kan leda till feltolkning av dess effekt och intention, vilket leder till ineffektiv försvar eller återhämtning utplaceringar. Detta arbete utvecklar probabilistiska grafiska modeller för att generalisera några obfuscation tekniker och för att möjliggöra analyser av den förväntade klassificeringsnoggrannheten (ECA) som ett resultat av dessa olika obfuscation på olika attackmodeller. Fastställande av ECA är ett NP-Hard problem på grund av det kombinerade antalet möjligheter. Detta dokument presenterar flera polynom-tidsalgoritmer för att hitta den teoretiskt avgränsade approximationen av ECA under olika attack obfuscation modeller. Omfattande simulering visar effekten på ECA på grund av ändring, införande och avlägsnande av attackåtgärder sekvens, med ökande observationslängd, nivå av obfuscation och modell komplexitet.
Du och Yang REF utvecklade probabilistiska grafiska modeller för att analysera effekterna av avlägsnande, införande och förändring av skatteflyktsåtgärder på prestanda hos en NIDS.
Probabilistic Modeling and Inference for Obfuscated Cyber Attack Sequences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}