An SCL-Based Constraint Representation Language for Intrusion Detection
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we have extended the SCL (Structured and Context Language) network protocol description language to describe the complex constraints for the network engineer. Previous SCL developed with the focus of penetration testing and not sufficient for constraint scenarios. The constraint scenarios include multiple-packet with order and environmental information. To address the current limitation of the SCL, we have proposed syntaxes which are declarative in nature. We have studied three different styles of syntaxes to handle constraint scenarios of an IDS (Intrusion detection system). The three syntaxes are based on Java expressions, QUEL and Prolog. We have represented three constraints for command and control systems such as ATC (Air Traffic Control) network using our syntaxes. The same constraints have been previously used by a constraint engine to demonstrate the capability of the IDS. We evaluate each of the syntax based on the four design guidelines for the domain specific language (DSL). The Java-based syntax shows better capability to represent constraints based on four DSL design guidelines. Finally, we show the mapping of the constraints represented in our syntaxes with the low-level DSL (Domain Specific Language) of the constraint engine. The mapping shows our syntaxes has all relevant information to translate into the low-level DSL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».