nesg-ugr/msnm-sensorबहुविभाज्य सांख्यिकीय नेटवर्क निगरानी सेंसर जो PCA-आधारित तकनीकों का उपयोग करके विसंगतियों का पता लगाता है, स्केलेबल घुसपैठ का पता लगाने के लिए पदानुक्रमित नेटवर्क उपकरणों से हल्के सांख्यिकी को एकत्रित करता है।
MSNM-S (मल्टीवेरिएट स्टैटिस्टिकल नेटवर्क मॉनिटरिंग-सेंसर) PCA-MSNM और Hierarchical PCA-MSNM कार्यों में पाए गए दृष्टिकोणों की व्यावहारिक उपयुक्तता दर्शाता है। पहला कार्य MSNM दृष्टिकोण और नेटवर्क विसंगति पहचान के लिए नई मल्टीवेरिएट सांख्यिकीय पद्धति प्रस्तुत करता है, जबकि दूसरा कार्य पिछले दृष्टिकोण को एक पदानुक्रमित और संरचित नेटवर्क प्रणाली में प्रस्तावित करता है। इन कार्यों के पीछे मुख्य विचार दो सांख्यिकीय आँकड़ों के रूप में उपयोगी जानकारी उत्पन्न करने के लिए मल्टीवेरिएट सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करना है। ऐसी हल्की जानकारी नेटवर्क पदानुक्रम में निचले से उच्च स्तरों तक आती है। इस प्रकार, रूट सेंसर (उदाहरण के लिए, एक बॉर्डर राउटर) सभी सांख्यिकीय जानकारी प्राप्त करता है और अपने स्वयं के आँकड़ों (Q, D) की गणना करने में सक्षम होता है। इन आँकड़ों का निरीक्षण करके, एक सुरक्षा विश्लेषक यह निर्धारित कर सकता है कि असामान्य घटनाएँ हो रही हैं या नहीं, जब कुछ सांख्यिकीय मान कुछ नियंत्रण सीमाओं से ऊपर होते हैं।
[विवरण देखें https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1550147720921309]
MSNM-S को अत्यधिक स्केलेबल और एसेप्टिक (अस्वच्छतारहित) बनाया गया है क्योंकि निगरानी किए जा रहे नेटवर्क या सिस्टम में स्तरों या उपकरणों के बीच केवल दो पैरामीटर भेजे जाते हैं। इसके अतिरिक्त, MSNMSensor FCParser (Feature as a Counter Parser) फीचर इंजीनियरिंग दृष्टिकोण की बदौलत प्रत्येक निगरानी किए गए उपकरण पर कई और विषम प्रकार के डेटा स्रोतों को प्रबंधित करने में सक्षम है।
MSNSensor Python 3 के साथ चलता है और Ubuntu 16.04 संस्करण और उससे ऊपर पर सफलतापूर्वक परीक्षण किया गया है। साथ ही, निम्नलिखित निर्भरताएँ स्थापित की जानी चाहिए।
Python निष्पादन वातावरण बनाना संभवतः एप्लिकेशन चलाने का बेहतर तरीका है। इसलिए मैं आपको आवश्यकताओं की स्थापना करने से पहले एक वातावरण बनाने की सलाह देता हूँ। Anaconda वातावरण आपकी मदद कर सकता है और, यदि आप इसका उपयोग करने का निर्णय लेते हैं, तो निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
$ conda create -n msnm-dev python=3.7
$ conda activate msnm-dev
पिछली कमांड चलाने से सभी आवश्यक चीजें स्थापित हो जाएंगी।
(msnm-dev) $ pip install -r requirements.txt
कृपया examples पर निर्देश देखें या MSNM-S-UBUNTU पर पूर्व-कॉन्फ़िगर VM डाउनलोड करें। हम आपको VM का उपयोग करने की सलाह देते हैं। MSNM-S प्रोजेक्ट को अद्यतन प्राप्त करने के लिए रिपॉजिटरी को पुल करना याद रखें। निम्नलिखित में, आप VM में पूर्व-कॉन्फ़िगर प्रयोग चलाने के लिए आवश्यक कदम देख सकते हैं:
MSNM-Ss (बैकएंड) चलाना
एक टर्मिनल विंडो खोलें और netflow डेमॉन और कलेक्टर को सक्रिय करें।
$ cd ~/msnm-sensor/scripts/netflow/
$ sudo ./activateNetflow.sh (pass: msnm1234)
netflow रिकॉर्ड प्राप्त करने के लिए 5 मिनट प्रतीक्षा करें। example/scenario_4 उदाहरण में MSNM-Ss चलाएँ और तैनात करें:
$ cd ~/msnm-sensor/scripts/
$ conda activate py27
$ ./start_experiment.sh ../examples/scenario_4/
$ ps -ef | grep msnmsensor (just to check if all the four MSNM-Ss are running)
$ tail -500f ~/msnm-sensor/examples/scenario_4/borderRouter/logs/msnm.log (another way to see how the MSNM-S is working. Replace the name of the MSNM-S if you want to see the others.)
डैशबोर्ड (फ्रंटएंड) चलाना:
एक नई टर्मिनल विंडो खोलें।
$ cd ~/msnm-sensor/dashboard/
$ conda activate msnm-dashboard
$ ln -s ../examples examples
$ python manage.py runserver
http://localhost:8000 पर जाएँ।