Метод формування базових детекційних правил для систем виявлення вторгнень
DOI:
https://doi.org/10.18372/2410-7840.17.9790Ключові слова:
детекційні правила, атаки, кібератаки, аномалії, системи виявлення вторгнень, системи виявлення аномалій, системи виявлення атакАнотація
Внаслідок інтенсивного розвитку цифрового бізнесу, шкідливе програмне забезпечення та інші кіберзагрози стають все більш поширеними. Для підвищення рівня безпеки необхідні відповідні спеціальні засоби протидії, які здатні залишатися ефективними при появі нових видів загроз і дозволяють в нечітких умовах виявити кібератаки орієнтовані на множини ресурсів інформаційних систем. Різні атакуючі впливи на відповідні ресурси породжують різні множини аномалій в гетерогенному параметричному середовищі оточення. Відома кортежна модель формування набору базових компонент, що дозволяють виявити кібератаки. Для її ефективного застосування необхідна формальна реалізація підходу до формування наборів базових детекційних правил. З цією метою розроблено метод, орієнтований на вирішення задач виявлення кібератак в комп'ютерних системах, який реалізується за допомогою трьох базових етапів: формування підмножин ідентифікаторів аномальності; формування вирішальних функцій; формування умовних детекційних виразів. За допомогою такого методу можна сформувати необхідну множину детекційних правил, за якими визначається рівень аномального стану величин в гетерогенному параметричному середовищі оточення, характерний для впливу певного типу атак. Використання даного методу при побудові систем виявлення вторгнень дозволить розширити їх функціональні можливості, щодо виявлення кібератак в слабоформалізованому нечіткому середовищі оточення.Посилання
Корченко А.А. Кортежная модель формирования набора базовых компонент для выявления кибератак / А.А. Корченко // Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту ін-формації в Україні. – 2014. – В.2 (28). – С. 29-36.
Yao J.T., Zhao S.L., Saxton L.V. «A study on fuzzy intrusion detection» Proc. of SPIE Data Mining, In-trusion Detection, Information Assurance, And Data Networks Security, Orlando, Florida, USA, Vol. 5812, 2005, pp. 23-30.
Fries P. «A Fuzzy-Genetic Approach to Network In-trusion Detection Terrence» Genetic and Evolution-ary Computation Conference, GECCO (Companion) July 12-16, 2008, рр. 2141-2146.
Wijayasekara D., Linda O., Manic M., Rieger C.G. Mining Building Energy Management System Data Using Fuzzy Anomaly Detection and Linguistic De-scriptions. IEEE Trans. Industrial Informatics. Vol. 10, № 3, 2014, pp. 1829-1840.
Shanmugavadivu R., Nagarajan N. «Network Intru-sion Detection System Using Fuzzy Logic», Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE), Vol. 2, No. 1, pp. 101-111, 2011.
Linda O., Vollmer T., Wright J., Manic M. «Fuzzy Logic Based Anomaly Detection for Embedded Net-work Security Cyber Sensor», in Proc. IEEE Sympo-sium Series on Computational Intelligence, Paris, France, April, 2011, pp. 202-209.
Bridges S.M., Vaughn R.B. «Fuzzy data mining and genetic algorithms applied to intrusion detection». In: Proceedings of the 23rd National Information Sys-tems Security Conference. October 2000, pp. 13-31.
Shahaboddin Shamshirband, Nor Badrul Anuar, Miss Laiha, Mat Kiah, Sanjay Misra «Anomaly Detection using Fuzzy Q-learning Algorithm» Acta Polytechnica Hungarica. Vol. 11, № 8, 2014, pp. 5-28.
John E. Dickerson, Jukka Juslin, Ourania Koukousoula, Julie A. Dickerson «Fuzzy Intrusion Detection» IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Con-ference, 2001. Joint 9th. Vol. 3, pp. 1506-1510.
Chi-Ho Tsang, Sam Kwong, Hanli Wang « Genetic-Fuzzy Rule Mining Approach and Evaluation of Fea-ture Selection Techniques for Anomaly Intrusion De-tection » Pattern Recognition, Vol. 40, №. 9, Sept. 2007, pp. 2373-2391.
Zadeh L.A. «Outline of a New Approach to the Anal-ysis of Complex Systems and Decision Processes» IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernet-ics, Vol. SMC-3, №. 1, January 1973, рр. 28-44.
Gómez J., González F., Dasgupta D. «An Immuno-Fuzzy Approach to Anomaly Detection» The 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZ-IEEE 25-28 May 2003, рр. 1219-1224.
A Fuzzy Approach For Detecting Anomalous Behav-iour in E-mail Traffic [Electronic resource] / Mark JynHuey Lim, Michael Negnevitsky, Jacky Hartnett // About Research Online @ ECU. – Electronic data. – Perth Western Australia] : Edith Cowan University, 2006. – Mode of access: World Wide Web. – URL: http://ro.ecu.edu.au/adf/29/. – Title from title screen. – Description based on home page (viewed on May 26, 2015).
Корченко А.А. Модель эвристических правил на логико-лингвистических связках для обнаружения аномалий в компьютерных системах / А.А. Корченко // Захист інформації. – 2012. – № 4 (57). – С. 112-118.
Стасюк А.И. Базовая модель параметров для построения систем выявления атак / А.И. Стасюк, А.А. Корченко // Захист інформації. – 2012. – № 2 (55). – С. 47-51.
Модели эталонов лингвистических переменных для систем выявления атак / М.Г. Луцкий, А.А. Корченко, А.В. Гавриленко, А.А Охрименко // Захист інформації. – 2012. – № 2 (55). – С. 71-78.
Стасюк А.И. Метод выявления аномалий порожденных кибератаками в компьютерных сетях / А.И. Стасюк, А.А. Корченко // Захист інформації. – 2012. – №4 (57). – С. 129-134.
Корченко А.А. Метод формирования лингвистических эталонов для систем выявления вторжений / А.А. Корченко // Захист інформації. – Т.16, №1. – 2014. – С. 5-12.
Корченко А.А. Метод фаззификации параметров на лингвистических эталонах для систем выявления кибератак / А.А. Корченко // Безпека інформації. – 2014. – № 1 (20). – С. 21-28.
Корченко А.А. Метод α-уровневой номинализации нечетких чисел для систем обнаружения вторжений / А.А. Корченко // Захист інформації. – Т.16, №4. – 2014. – С. 292-304.
Корченко А.А. Метод определения идентифицирующих термов для систем обнаружения вторжений / А.А. Корченко // Безпека інформації. – Т.20, № 3. – 2014. – С. 217-223.
Корченко А.А. Система выявления аномального состояния в компьютерных сетях / А.А. Корченко // Безпека інформації. – 2012. – № 2 (18). – С. 80-84.
Корченко А.А. Система формирования нечетких эталонов сетевых параметров / А.А. Корченко // Захист інформації. – 2013. – Т.15, №3. – С. 240-246.
Корченко А.А. Система формирования эвристи-ческих правил для оценивания сетевой активности / А.А. Корченко // Захист інформації. – 2013. – №4. Т.15. – С. 353-359.
Корченко А.Г. Построение систем защиты ин-формации на нечетких множествах [Текст] : Теория и практические решения / А.Г. Корченко. – К. : МК-Пресс, 2006. – 320 с.
Anna Korchenko, Kornel Warwas, Aleksandra Kłos-Witkowska. The Tupel Model of Basic Components' Set Formation for Cyberattacks // Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on «Intelli-gent Data Acquisition and Advanced Computing Sys-tems: Technology and Applications» (IDAACS’2015), Warsaw, Poland, September 24-26, 2015: Vol. 1. – pp. 478-483.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
