Мониторинг и анализ поведения пользователей компьютерных систем

Рассматриваются вопросы построения эффективных программных систем защиты от внутренних вторжений, основанных на несигнатурных методах и обладающих свойствами автономности, адаптируемости и самообучаемости. Отдельно рассмотрены проблемы консолидации исходных данных из журналов регистрации и протоко...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2008
Автори: Машечкин, И.В., Петровский, М.И., Трошин, С.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2008
Назва видання:№2-3
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/1471
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Мониторинг и анализ поведения пользователей компьютерных систем / И.В. Машечкин, М.И. Петровский, С.В. Трошин // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 541-549. — Бібліогр.: 11 назв. — рус.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Рассматриваются вопросы построения эффективных программных систем защиты от внутренних вторжений, основанных на несигнатурных методах и обладающих свойствами автономности, адаптируемости и самообучаемости. Отдельно рассмотрены проблемы консолидации исходных данных из журналов регистрации и протоколов OC, методы промежуточного представления, передачи данных и хранения собранных данных. Предложена архитектура системы консолидации и рабочего места аналитика безопасности. Предложены методы применения технологии OLAP для анализа собранных данных об активности пользователей, а также алгоритмы интеллектуального анализа данных (Data Mining) для построения модели поведения пользователя на основе ассоциативных правил. Построенная модель поведения может быть использована для визуального представления аналитику безопасности в виде сети зависимостей, а также для автоматического поиска аномалий в поведении пользователей и оценки степени потенциальной угрозы, исходящего от каждого пользователя. Реализована экспериментальная пилотная версия такой системы, которая была верифицирована по методике DARPA Intrusion Detection Evaluation Program, с использованием эталонных наборов данных. Результаты экспериментальной верификации приведены в работе.