Generalization of a Constraint Based Intrusion Detection System
Notice bibliographique
Résumé
In a world rampant with cyber crime, Intrusion Detection System(IDS) provides an effective way to grapple with cyber attacks. An IDS is used to monitor the network traffic and generate alerts for any malicious activities detected. In the IDS designed by our research group, we provide the network constraints as a pattern that defines the network packet sequence and network behavior under an attack-free environment. Any deviation to this pattern is detected by the IDS and a network alert is generated. This specification of constraints is done using a Domain Specific Language(DSL). The DSL that was earlier used as part of our IDS framework was a prototype designed by Hasan et al. Though effective, it had shortcomings. For instance, it worked on limited constraint specific patterns only. Secondly, it did not support use of domain information not available in the packets. Furthermore, it was limited to specifying the constraints only at the network level. Thus due to the limitations of the previous DSL, we have extended the DSL so that it could work against a wide variety of patterns. The new DSL is designed to be more readable and easy to use for specifying constraints. It has also been effective increasing the operator support for the purpose of evaluation of the constraints and provides an easy look-up mechanism for domain information stored by the system. This newly designed DSL can be used to specify constraints at the application data level along with the network level, thus providing the option to specify constraints to read-write network data to a file. The source transformation language TXL, has been used to generate C code as the output of the extended DSL. The constraint engine of the IDS framework runs this C code to detect any anomaly within the network packets. We have devised a two-step mechanism to ensure that the C code generated is accurate. In this process we run the code against, first the packet capture(pcap) file representing a normal scenario with no violations to the specified constraint and then we run it against the pcap file with anomalous packet data. Correct count of failed packets, generated by the constraint engine code for the latter pcap file conforms to its accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».