Таксономия сетевых угроз и инструментов

Системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения сложно оценивать из-за нехватки наборов данных, точно отражающих сетевой трафик и связанные с ним угрозы. В этом проекте мы пытаемся решить эту проблему, представляя две таксономии: «A Taxonomy and Survey of Intrusion Detection System Design Techniques, Network Threats and Datasets» и «A Taxonomy of Malicious Traffic for Intrusion Detection Systems», классифицирующие угрозы, а также оценивающие текущие наборы данных. Результат показывает, что большая часть современных исследований обучает алгоритмы IDS на устаревших наборах данных и устаревших угрозах. С этой целью мы предоставляем исходный код нашей таксономии угроз, позволяя другим исследователям вносить вклад и изменять её.

Таксономия является результатом сотрудничества между Университетом Абертей, Университетом Стратклайда, Исследовательским институтом Военно-морской академии и Университетом Мидлсекс (кампус на Маврикии).

Структура таксономии

Таксономия классифицирует каждую сетевую угрозу по:

• Её источнику (т.е. сеть, хост, программное обеспечение, аппаратное обеспечение, человек)
• Уровню OSI
• Активная / Пассивная

Предварительные требования для pull request

Убедитесь, что исходный код LaTeX компилируется корректно

Рукопись и цитирование

Окончательная версия нашей рукописи опубликована в журнале IEEE Access. Статья «A Taxonomy of Network Threats and the Effect of Current Datasets on Intrusion Detection Systems» доступна .