論文の概要: Machine Learning Applications in Misuse and Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06709v1
- Date: Thu, 10 Sep 2020 19:52:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 03:53:14.838634
- Title: Machine Learning Applications in Misuse and Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 誤用と異常検出における機械学習応用
- Authors: Jaydip Sen and Sidra Mehtab
- Abstract要約: 機械学習とデータマイニングアルゴリズムは侵入検知システムの設計において重要な役割を果たす。
ネットワークにおける攻撃検知に対する彼らのアプローチに基づいて、侵入検知システムは2つのタイプに大別できる。
誤用検知システムにおいて、ネットワーク内のアクティビティのシーケンスが既知のアタックシグネチャと一致する場合、システム内のアタックを検出する。
一方, 異常検出手法では, システム内の異常状態は, システムの状態遷移と正常状態との有意差に基づいて同定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning and data mining algorithms play important roles in designing
intrusion detection systems. Based on their approaches toward the detection of
attacks in a network, intrusion detection systems can be broadly categorized
into two types. In the misuse detection systems, an attack in a system is
detected whenever the sequence of activities in the network matches with a
known attack signature. In the anomaly detection approach, on the other hand,
anomalous states in a system are identified based on a significant difference
in the state transitions of the system from its normal states. This chapter
presents a comprehensive discussion on some of the existing schemes of
intrusion detection based on misuse detection, anomaly detection and hybrid
detection approaches. Some future directions of research in the design of
algorithms for intrusion detection are also identified.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とデータマイニングアルゴリズムは侵入検知システムの設計において重要な役割を果たす。
ネットワークにおける攻撃検知に対する彼らのアプローチに基づいて、侵入検知システムは2つのタイプに大別できる。
誤用検知システムにおいて、ネットワーク内のアクティビティのシーケンスが既知のアタックシグネチャと一致する場合、システム内のアタックを検出する。
一方、異常検出手法では、システム内の異常状態は、システムの状態遷移と正常状態との有意差に基づいて同定される。
本章では, 誤用検出, 異常検出, ハイブリッド検出手法に基づく侵入検知の既存手法について, 包括的考察を行う。
侵入検知アルゴリズムの設計に関する今後の研究の方向性も明らかにされている。
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