Adaptives hybrides Netzwerk-Intrusion-Erkennungssystem in Software-Defined Networks zur Erkennung von Stealth-Angriffen

แนวคิดหลัก

Ein adaptives hybrides Netzwerk-Intrusion-Erkennungssystem, das sowohl bekannte als auch unbekannte Stealth-Angriffe in Software-Defined Networks erkennen kann.

บทคัดย่อ

Das Papier stellt ein adaptives hybrides Netzwerk-Intrusion-Erkennungssystem (NIDS) vor, das entwickelt wurde, um bekannte und unbekannte Stealth-Angriffe in Software-Defined Networks (SDN) zu erkennen.

Das System kombiniert zwei inkrementelle adaptive Techniken: Adaptive Random Forests (ARF) für die signaturbasierte Erkennung und Adaptive One-Class SVM für die anomalie-basierte Erkennung. Dieses hybride Vorgehen verbessert die Erkennungsleistung und übertrifft bestehende Standard-ML-Techniken.

Das Modell überwacht Änderungen in der Datenverteilung (Konzeptdrift) und passt sich entsprechend an, um eine hohe Leistung auch bei sich änderndem Angreiferverhalten aufrechtzuerhalten. Verschiedene Konzeptdrift-Erkennungsalgorithmen werden evaluiert, wobei ADWIN die besten Ergebnisse liefert.

Das Modell wird über verschiedene Datensätze evaluiert, die unterschiedliche Angriffe und Szenarien abdecken, einschließlich bekannter und unbekannter Angriffe sowie Änderungen im Angreiferverhalten. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell in der Lage ist, sowohl bekannte als auch unbekannte Stealth-Angriffe in SDN-Umgebungen zuverlässig zu erkennen.

สถิติ

Die Erkennungsrate des Modells liegt bei 0,99 für Genauigkeit und Rückruf, 0,95 für Präzision und 0,97 für F1-Wert bei der Erkennung von Stealth-Angriffen in SDN-Umgebungen.

คำพูด

"Konzeptdrift kann als Änderungen in der Beziehung zwischen den Eingaben und den Zielausgaben eines Klassifikators verstanden werden."
"Adaptive Lernmodelle verarbeiten Daten sequenziell und aktualisieren sich selbst, wenn neue Daten eintreffen, im Gegensatz zu Batch-Trainingsmodellen, die das gesamte Datenmaterial zum Zeitpunkt des Trainings benötigen."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

An incremental hybrid adaptive network-based IDS in Software Defined Networks to detect stealth attacks

by Abdullah H A... ที่ arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01109.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie könnte das vorgeschlagene Modell erweitert werden, um auch Änderungen in der Netzwerktopologie und -konfiguration zu berücksichtigen?

Um Änderungen in der Netzwerktopologie und -konfiguration zu berücksichtigen, könnte das vorgeschlagene Modell um eine Funktion erweitert werden, die kontinuierlich die Netzwerktopologie überwacht und Änderungen erkennt. Dies könnte durch Integration von Netzwerküberwachungstools erfolgen, die Daten über die Netzwerktopologie sammeln und dem Modell zur Verfügung stellen. Das Modell könnte dann diese Informationen nutzen, um seine Erkennungsfähigkeiten anzupassen und zu verbessern, indem es die neuen Netzwerkkonfigurationen berücksichtigt. Darüber hinaus könnten Algorithmen zur automatischen Anpassung der Erkennungsmuster implementiert werden, um auf Veränderungen in der Netzwerktopologie und -konfiguration reagieren zu können.

Welche zusätzlichen Techniken könnten eingesetzt werden, um die Erkennungsleistung bei unbekannten Angriffen weiter zu verbessern?

Um die Erkennungsleistung bei unbekannten Angriffen weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Techniken wie Deep Learning, Anomaly Detection und Behavior Analysis eingesetzt werden. Deep Learning-Algorithmen wie neuronale Netzwerke können komplexe Muster erkennen und unbekannte Angriffe identifizieren, indem sie tiefe Einblicke in die Daten gewähren. Anomaly Detection-Techniken können Abweichungen vom normalen Verhalten erkennen, selbst wenn keine spezifischen Angriffsmuster bekannt sind. Behavior Analysis kann das Verhalten von Benutzern und Geräten überwachen, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die auf potenzielle Angriffe hinweisen.

Wie könnte das Modell eingesetzt werden, um Erkenntnisse über die Entwicklung von Angriffstechniken und -strategien zu gewinnen?

Das Modell könnte eingesetzt werden, um Erkenntnisse über die Entwicklung von Angriffstechniken und -strategien zu gewinnen, indem es kontinuierlich Daten über erkannte Angriffe sammelt und analysiert. Durch die Analyse von Mustern und Trends in den erkannten Angriffen kann das Modell potenzielle Schwachstellen im Netzwerk identifizieren und prädiktive Analysen über zukünftige Angriffe ermöglichen. Darüber hinaus könnten Visualisierungstools verwendet werden, um die Ergebnisse des Modells verständlich darzustellen und Einblicke in die Entwicklung von Angriffstechniken zu gewinnen. Diese Erkenntnisse könnten dann zur Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen und zur Anpassung der Erkennungsfähigkeiten des Modells genutzt werden.