2008
CAMNEP: An intrusion detection system for high-speed networks
REHÁK, Martin, Michal PĚCHOUČEK, Karel BARTOŠ, Martin GRILL, Pavel ČELEDA et. al.Základní údaje
Originální název
CAMNEP: An intrusion detection system for high-speed networks
Název česky
CAMNEP: Systém detekce průniků pro vysokorychlostní sítě
Autoři
REHÁK, Martin (203 Česká republika), Michal PĚCHOUČEK (203 Česká republika), Karel BARTOŠ (203 Česká republika), Martin GRILL (203 Česká republika), Pavel ČELEDA (203 Česká republika, garant) a Vojtěch KRMÍČEK (203 Česká republika)
Vydání
Progress in Informatics, 2008, 1349-8614
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Japonsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14330/08:00033418
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
Klíčová slova anglicky
intrusion detection network; behavior analysis; multi-agent system; trust; anomaly detection
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 6. 8. 2010 09:18, RNDr. Vojtěch Krmíček, Ph.D.
V originále
The presented research aims to detect malicious traffic in high speed networks by means of correlated anomaly detection methods. In order to acquire the real-time traffic statistics in NetFlow format, we deploy transparent inline probes based on FPGA elements. They provide traffic statistics to the agent-based detection layer, where each agent uses a specific anomaly detection method to detect anomalies and describe the flows in its extended trust model. The agents share the anomaly assessments of individual network flows that are used as an input for the agents trust models. The trustfulness values of individual flows from all agents are combined to estimate their maliciousness. The estimate of trust is subsequently used to filter out the most significant events that are reported to network operators for further analysis. We argue that the use of trust model for integration of several anomaly detection methods and efficient representation of history data shall reduce the high rate of false positives (legitimate traffic classified as malicious) which limits the effectiveness of current intrusion detection systems.
Česky
Cílem prezentovaného výzkumu je detekovat škodlivý provoz ve vysokorychlostních sítí integrováním metod pro detekce anomálií. Pro získání statistic reálného provozu v NetFlow formátu jsou nasazeny hardwarové sondy založené na FPGA čipech. Tyto sondy poskytují statistiky provozu detekční vrstvě založené na agentech, kde každý agent používá specifickou metodu pro detecki anomálií a popisuje toky ve svém rozšířeném trust modelu. Důvěryhodnost jednotrlivých toků od všech agentů je kombinována a na jejím základě je určena škodlivost. Pomocí této hodnoty jsou následně vyfiltrovány ty nejdůležitější bezpečnostní incidenty, které jsou předány síťovím administrátorům pro následnou analýzu. Ve článku prezentujeme, jak je možné použitím trust modelu a efektivní reprezentace historických dat snížit vysoké hodnoty false positives, které omezují efektivnost současných systémů pro detekci anomálií.
Návaznosti
| N62558-07-C-0001, interní kód MU |
|