Genos: Allgemeiner, netzwerkinterner, unüberwachter Intrusion-Detection-Ansatz durch Regelextraktion

Основні поняття

Genos ist ein allgemeiner netzwerkinterner Rahmen für unüberwachte Anomalie-basierte Netzwerk-Intrusion-Detection-Systeme, der durch Regelextraktion eine hohe Durchsatzleistung, Interpretierbarkeit und einfache Aktualisierung ermöglicht.

Анотація

Genos ist ein Rahmenwerk für die netzwerkinterne Bereitstellung verschiedener Anomalie-basierter Netzwerk-Intrusion-Detection-Systeme (A-NIDS). Es besteht aus drei Modulen:

1. Model Compiler: Übersetzt ein A-NIDS-Modell in eine Regelmenge, die effizient in P4-Tabellen auf Netzwerk-Switches bereitgestellt werden kann. Dafür wird ein modell-agnostischer Regelextraktionsalgorithmus verwendet, der die Multimodalität normaler Daten berücksichtigt.

2. Model Interpreter: Erklärt die Vorhersagen des A-NIDS-Modells, indem wichtige Merkmale identifiziert werden, die zu Anomalie-Erkennungen beitragen. Dies erfolgt effizient basierend auf den extrahierten Regeln.

3. Model Debugger: Aktualisiert die bereitgestellten Regeln inkrementell, um Fehlalarme zu beheben, ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen. Dafür werden nur die betroffenen Regeln in den relevanten Teilräumen angepasst.

Zusätzlich realisiert Genos eine Extraktion von bidirektionalen Fluss-basierten Merkmalen direkt auf der Datenebene des Netzwerk-Switches, um komplexe Merkmale ohne Division zu verarbeiten.

Experimente zeigen, dass Genos eine Durchsatzleistung von 100 Gbps, hohe Interpretierbarkeit und triviale Aktualisierungskosten erreicht, bei gleichzeitig überlegener Erkennungsleistung im Vergleich zu bestehenden Ansätzen.

Статистика

Die Erkennung verschiedener Angriffsarten erreicht eine True-Positive-Rate von 100% und eine True-Negative-Rate von durchschnittlich 98,1%.

Цитати

"Genos kann eine Durchsatzleistung von 100 Gbps, hohe Interpretierbarkeit und triviale Aktualisierungskosten erreichen."
"Genos erreicht eine überlegene Erkennungsleistung im Vergleich zu bestehenden Ansätzen."

Ключові висновки, отримані з

Genos

by Ruoyu Li,Qin... о arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19248.pdf

Глибші Запити

Wie könnte Genos um weitere Funktionen zur Anomalie-Erkennung erweitert werden, z.B. zur Erkennung von Angriffen auf Anwendungsebene

Genos könnte um weitere Funktionen zur Anomalie-Erkennung auf Anwendungsebene erweitert werden, indem spezifische Merkmale und Verhaltensweisen von Anwendungen berücksichtigt werden. Dies könnte die Implementierung von Regeln zur Erkennung von Angriffen wie SQL-Injektionen, Cross-Site-Scripting (XSS) oder Denial-of-Service-Angriffen auf Anwendungsebene umfassen. Durch die Integration von Algorithmen zur Analyse von Anwendungsprotokollen und -verhalten könnte Genos Anomalien auf einer tieferen Ebene erkennen und so die Sicherheit des Netzwerks weiter verbessern.

Wie lässt sich die Genauigkeit der Regelextraktion weiter verbessern, um die Erkennungsleistung noch weiter zu steigern

Um die Genauigkeit der Regelextraktion zu verbessern und die Erkennungsleistung weiter zu steigern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Komplexität der Regeln zu erhöhen, um feinere Unterscheidungen zwischen normalen und anomalen Daten zu ermöglichen. Dies könnte durch die Integration von Deep-Learning-Modellen oder komplexeren Entscheidungsbaumalgorithmen erreicht werden. Darüber hinaus könnte die Verfeinerung der Partitionierung des Merkmalsraums und die Optimierung der Entscheidungsgrenzen dazu beitragen, präzisere Regeln zu extrahieren. Durch die Integration von mehr Trainingsdaten und die Feinabstimmung der Hyperparameter könnte die Genauigkeit der Regelextraktion weiter verbessert werden.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Interpretierbarkeit der Anomalie-Erkennung über die Merkmalsanalyse hinaus zu erweitern

Um die Interpretierbarkeit der Anomalie-Erkennung über die Merkmalsanalyse hinaus zu erweitern, könnten zusätzliche Erklärungsmethoden implementiert werden. Dies könnte die Integration von Visualisierungen, Zeitreihenanalysen oder Ursache-Wirkungs-Diagrammen umfassen, um den Netzwerkbetreibern eine umfassendere Einsicht in die erkannten Anomalien zu bieten. Darüber hinaus könnten kontextbezogene Erklärungen bereitgestellt werden, die die Beziehung zwischen verschiedenen Merkmalen und potenziellen Anomalien verdeutlichen. Die Implementierung von Echtzeitwarnungen und Handlungsempfehlungen könnte die Interpretierbarkeit weiter verbessern, indem den Betreibern klare und präzise Informationen zur Verfügung gestellt werden.