Alarmaggregation und Interessantheitsbewertung in einem dezentralisierten Angriffserkennungssystem:
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| Published: |
Köln
WiKu-Verlag Verlag für Wissenschaft und Kultur
2012
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 IT-Sicherheit................................... 1
1.2 Angriffserkennung in Rechnernetzen ...................... 2
1.3 Herausforderungen................................ 6
1.4 Aufbau der Arbeit................................ 9
2 Architektur des verteilten AngrifTserkennungssystems 11
2.1 Architekturen verteilter Angriffserkennungssysteme .............. 11
2.2 Architekturkonzept ............................... 13
2.3 Realisierte Komponenten............................ 20
2.4 Abgrenzung zu verwandten Arbeiten...................... 31
3 Online-Aggregation von Alarmen zur Identifikation von Angriffsinstanzen 35
3.1 Überblick über existierende Methoden zur Alarmaggregation......... 37
3.2 Anforderungen.................................. 42
3.3 Alarmdefinition ................................. 42
3.4 Offline Alarmaggregation............................ 44
3.5 Clustervalidierung................................ 54
3.6 Online-Alarmaggregation............................ 61
3.7 Bewertung des Verfahrens............................ 72
4 Interessant hei tsbasierte Kommunikation und
Reporting
75
4.1 Interessantheitsbewertung............................ 76
4.2 Definition und Entstehung von Meta-Alarmen................. 78
4.3 Bewertung der Interessantheit von Meta-Alarmen............... 79
4.4 Einsatzmöglichkeiten der Interessantheitsbewertung zur Optimierung des Re-
portings..................................... 87
4.5 Einsatzmöglichkeit der Interessantheitsbewertung zur Optimierung der Kom¬
munikation .................................... 90
4.6 Zusammenfassung und verwandte Ansätze................... 103
5 Experimentelle Untersuchungen zur online-Aggregation von Alarmen 107
5.1 Verwendete Datenbasis.............................108
5.2
Performa
nzmaße.................................115
5.3 Einstellen wichtiger Parameter.........................118
5.4 Idealisierte Detektorebene............................120
5.5 ML-basierte Detektorebene...........................130
5.6 Konventionelle signaturbasierte Detektorebene.................137
5.7 Fehlende Detektorebene.............................139
Inhaltsverzeichnis
5.8 Spezielle Fragestellungen............................141
5.9 Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse.................144
6 Experimentelle Untersuchungen zur Interessantheitsbewertung 147
6.1 Interessantheitsbasiertes
Reporting
.......................148
6.2 Interessantheitsbasierte Kommunikation: Erkennung von one2many-Angriffen 161
6.3 Interessantheitsbasierte Kommunikation: Erkennung von Wurmausbrüchen . . 167
6.4 Zusammenfassung................................169
7 Zusammenfassung und Ausblick 173
7.1 Zusammenfassung................................173
7.2 Ausblick.....................................176
A
Anhang 179
A.l Training des SVM-Detektors..........................179
A.2 Herleitung der EM Updateformeln.......................185
A.3 Amortisierte Kosten der Neuberechnung der Kompaktheit...........191
A.4 Aktualisierung der Verteilungsparameter einer Komponente in konstanter Zeit 192
A.5 Merkmale eines Meta-Alarms..........................193
A.6 Bestimmung verschiedener Betriebspunkte des besten Detektors.......194
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