De senaste åren har det skett en ökning av sofistikerade attacker inklusive avancerade ihållande hot (APT) som utgör allvarliga risker för organisationer och regeringar. Dessutom, nya malware stammar visas i en högre takt än någonsin tidigare. Eftersom många av dessa malware undvika befintliga säkerhetsprodukter, traditionella försvar utplaceras av företag idag ofta misslyckas med att upptäcka infektioner i ett tidigt skede. Vi tar itu med problemet med att upptäcka tidig APT-infektion genom att föreslå ett nytt ramverk baserat på trosförökning inspirerad av grafteori. Vi visar att våra tekniker fungerar bra på två stora dataset. Vi uppnår hög noggrannhet på två månader DNS-loggar släpptes av Los Alamos National Lab (LANL), som inkluderar APT infektion attacker simuleras av LANL domän experter. Vi tillämpar också våra algoritmer för 38TB webbproxyloggar samlade vid gränsen till ett stort företag och identifiera hundratals skadliga domäner förbises av toppmoderna säkerhetsprodukter.
RSA föreslår ett nytt ramverk baserat på trosförökning i grafteori för att lösa problemet med tidig upptäckt av företagsinfektion REF.
Detection of Early-Stage Enterprise Infection by Mining Large-Scale Log Data
{'venue': '2015 45th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks', 'journal': '2015 45th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}