論文の概要: A Collaborative Intrusion Detection System Using Snort IDS Nodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16550v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 09:25:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.066717
- Title: A Collaborative Intrusion Detection System Using Snort IDS Nodes
- Title（参考訳）: Snort IDSノードを用いた協調侵入検知システム
- Authors: Tom Davies, Max Hashem Eiza, Nathan Shone, Rob Lyon,
- Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は、悪意のあるトラフィックや侵入されたデバイスからの脅威を検出し、応答することで、ネットワークの保護に不可欠である。
本稿では,オープンソースのネットワーク侵入検知システムであるSnortを利用した協調侵入検知システム(CIDS)を提案する。
提案アーキテクチャは,複数のSnort IDSノードを集中ノードに接続し,SIEM(Security Information and Event Management)プラットフォームと統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Intrusion Detection Systems (IDSs) are integral to safeguarding networks by detecting and responding to threats from malicious traffic or compromised devices. However, standalone IDS deployments often fall short when addressing the increasing complexity and scale of modern cyberattacks. This paper proposes a Collaborative Intrusion Detection System (CIDS) that leverages Snort, an open-source network intrusion detection system, to enhance detection accuracy and reduce false positives. The proposed architecture connects multiple Snort IDS nodes to a centralised node and integrates with a Security Information and Event Management (SIEM) platform to facilitate real-time data sharing, correlation, and analysis. The CIDS design includes a scalable configuration of Snort sensors, a centralised database for log storage, and LogScale SIEM for advanced analytics and visualisation. By aggregating and analysing intrusion data from multiple nodes, the system enables improved detection of distributed and sophisticated attack patterns that standalone IDSs may miss. Performance evaluation against simulated attacks, including Nmap port scans and ICMP flood attacks, demonstrates our CIDS's ability to efficiently process large-scale network traffic, detect threats with higher accuracy, and reduce alert fatigue. This paper highlights the potential of CIDS in modern network environments and explores future enhancements, such as integrating machine learning for advanced threat detection and creating public datasets to support collaborative research. The proposed CIDS framework provides a promising foundation for building more resilient and adaptive network security systems.
- Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、悪意のあるトラフィックや侵入されたデバイスからの脅威を検出し、応答することで、ネットワークの保護に不可欠である。
しかし、現代のサイバー攻撃の複雑さと規模に対処する際、スタンドアローンのIDSデプロイメントは不足することが多い。
本稿では,オープンソースのネットワーク侵入検知システムであるSnortを利用した協調侵入検知システム(CIDS)を提案する。
提案アーキテクチャでは,複数のSnort IDSノードを集中ノードに接続し,SIEM(Security Information and Event Management)プラットフォームと統合することで,リアルタイムデータ共有や相関,分析を容易にする。
CIDS設計には、Snortセンサーのスケーラブルな構成、ログストレージのための集中データベース、高度な分析と視覚化のためのLogScale SIEMが含まれている。
複数のノードからの侵入データを集約して分析することにより、スタンドアロンIDSが見逃す可能性のある、分散的で洗練された攻撃パターンの検出を改善することができる。
NmapポートスキャンやICMPフラッド攻撃などのシミュレートされた攻撃に対する性能評価は、CIDSが大規模ネットワークトラフィックを効率的に処理し、高い精度で脅威を検出し、アラートの疲労を軽減できることを示している。
本稿では、現代のネットワーク環境におけるCIDSの可能性を強調し、高度な脅威検出のための機械学習の統合や、協調研究をサポートするための公開データセットの作成など、今後の拡張を探求する。
提案されたCIDSフレームワークは、よりレジリエントで適応的なネットワークセキュリティシステムを構築するための有望な基盤を提供する。
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