Vi introducerar en metodik för effektiv övervakning av processer som körs på värdar i ett företagsnätverk. Metoden bygger på att samla strömmar av systemsamtal som produceras av alla eller utvalda processer på värdarna, och skicka dem över nätverket till en övervakningsserver, där maskininlärningsalgoritmer används för att identifiera förändringar i processbeteende på grund av skadlig aktivitet, maskinvarufel, eller programvarufel. Metoden använder en sekvens av systemanrop räknas vektorer som dataformat som kan hantera stora och varierande volymer av data. Till skillnad från tidigare metoder är den metod som införs i detta dokument lämplig för distribuerad insamling och behandling av uppgifter i stora företagsnätverk. Vi utvärderar metoden både i en laboratoriemiljö på en real-life setup och ger statistik som karakteriserar prestanda och noggrannhet av metoden.
Dymshits sätt att närma sig m.fl. REF, som fokuserar på distribuerad insamling och bearbetning av stora volymer data, undersöker sekvenser av systemanrop räknar vektorer och använder en LSTM-baserad arkitektur.
Process monitoring on sequences of system call count vectors
{'venue': '2017 International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST)', 'journal': '2017 International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}