abertaymachinelearninggroup/network-threats-taxonomy
Maschinelles Lernen basierte Intrusion Detection Systeme sind aufgrund eines Mangels an Datensätzen, die Netzwerkverkehr und ihre zugehörigen Bedrohungen genau abbilden, schwer zu bewerten. In diesem Projekt versuchen wir, dieses Problem zu lösen, indem wir zwei Taxonomien präsentieren.
Maschinelles Lernen basierte Einbruchserkennungssysteme sind schwer zu evaluieren, da es an Datensätzen mangelt, die Netzwerkverkehr und die damit verbundenen Bedrohungen genau abbilden. In diesem Projekt versuchen wir, dieses Problem zu lösen, indem wir zwei Taxonomien vorstellen: "A Taxonomy and Survey of Intrusion Detection System Design Techniques, Network Threats and Datasets" und "A Taxonomy of Malicious Traffic for Intrusion Detection Systems", die Bedrohungen klassifizieren sowie aktuelle Datensätze bewerten. Das Ergebnis zeigt, dass ein großer Teil der aktuellen Forschung IDS-Algorithmen mit veralteten Datensätzen und veralteten Bedrohungen trainiert. Zu diesem Zweck stellen wir die Quelle unserer Bedrohungstaxonomie zur Verfügung, damit andere Forscher dazu beitragen und sie modifizieren können.
Die Taxonomie ist eine Zusammenarbeit zwischen der Abertay University, der University of Strathclyde, dem Naval Academy Research Institute und der Middlesex University (Mauritius Campus)
Die Taxonomie klassifiziert jede Netzwerkbedrohung nach:
Stellen Sie sicher, dass die LaTeX-Quelle korrekt kompiliert
Die endgültige Version unseres Manuskripts wurde im IEEE Access Journal veröffentlicht. Das Paper "A Taxonomy of Network Threats and the Effect of Current Datasets on Intrusion Detection Systems" ist hier zu finden.
Wir haben einen Vorabdruck unseres Artikels auf Arxiv veröffentlicht, der die ursprünglichen Taxonomien in einem Paper mit dem Titel "A Taxonomy and Survey of Intrusion Detection System Design Techniques, Network Threats and Datasets" enthält. Das Paper ist hier zu finden.
Wenn Sie das Paper zitieren möchten, verwenden Sie bitte das folgende Format;
@ARTICLE{9108270,
author={H. {Hindy} and D. {Brosset} and E. {Bayne} and A. {Seeam} and C. {Tachtatzis} and R. {Atkinson} and X. {Bellekens}},
journal={IEEE Access},
title={A Taxonomy of Network Threats and the Effect of Current Datasets on Intrusion Detection Systems},
year={2020},
volume={},
number={},
pages={1-1},}
Die Bedrohungen sind unter Verwendung der 7 Schichten der OSI-Modelle wie unten gezeigt organisiert.
Die Bedrohungen werden dann mit den Werkzeugen verknüpft, die zur Durchführung der Angriffe verwendet werden.
