論文の概要: Anomaly Detection Support Using Process Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05371v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 22:22:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 07:50:33.625644
• Title: Anomaly Detection Support Using Process Classification
• Title（参考訳）: プロセス分類を用いた異常検出支援
• Authors: Sebastian Eresheim, Lukas Daniel Klausner, Patrick Kochberger
• Abstract要約: 異常検出システムは異常をスキャンする際に多くの情報を考慮する必要がある。 システムイベントのようなデータは、それらが生み出すプログラムに割り当てられる必要があります。 本稿では,これらのシステムイベントの発生の原因となったプログラムの動作を,システムイベントのリストから推測できるかどうかを検討する。
• 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: Anomaly detection systems need to consider a lot of information when scanning for anomalies. One example is the context of the process in which an anomaly might occur, because anomalies for one process might not be anomalies for a different one. Therefore data -- such as system events -- need to be assigned to the program they originate from. This paper investigates whether it is possible to infer from a list of system events the program whose behavior caused the occurrence of these system events. To that end, we model transition probabilities between non-equivalent events and apply the $k$-nearest neighbors algorithm. This system is evaluated on non-malicious, real-world data using four different evaluation scores. Our results suggest that the approach proposed in this paper is capable of correctly inferring program names from system events.
• Abstract（参考訳）: 異常検出システムは異常をスキャンする際に多くの情報を考慮する必要がある。 例えば、あるプロセスの異常は別のプロセスの異常ではないかもしれないため、異常が発生する可能性があるプロセスのコンテキストである。 したがって、システムイベントのようなデータは、それらが発するプログラムに割り当てられる必要がある。 本稿では,これらのシステムイベントの発生の原因となったプログラムの動作を,システムイベントのリストから推測できるかどうかを検討する。 そのため、等価でないイベント間の遷移確率をモデル化し、$k$-nearest neighborsアルゴリズムを適用する。 このシステムは4つの異なる評価スコアを用いて,非現実的な実世界データを用いて評価される。 本稿では,システムイベントからプログラム名を正しく推測する手法を提案する。

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