Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain

It is becoming clear with growing complication of cybersecurity threats, that one of the most important resources to combat cyberattacks is the processing of large amounts of data in the cyber environment. In order to process a huge amount of data and to make decisions, there is a need to automate t...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2021
Автори:	Gladun, A.Y., Khala, K.A.
Формат:	Стаття
Мова:	English
Опубліковано:	Інститут програмних систем НАН України 2021
Назва видання:	Проблеми програмування
Теми:	Інформаційні системи
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180664
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:	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain / A.Y. Gladun, K.A. Khala // Проблеми програмування. — 2021. — № 2. — С. 34-41. — Бібліогр.: 18 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-180664
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1806642021-10-14T01:26:43Z Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain Gladun, A.Y. Khala, K.A. Інформаційні системи It is becoming clear with growing complication of cybersecurity threats, that one of the most important resources to combat cyberattacks is the processing of large amounts of data in the cyber environment. In order to process a huge amount of data and to make decisions, there is a need to automate the tasks of searching, selecting and interpreting Big Data to solve operational information security problems. Big data analytics is complemented by semantic technology, can improve cybersecurity, and allows you to process and interpret large amounts of information in the cyber environment. Using of semantic modeling methods in Big Data analytics is necessary for the selection and combination of heterogeneous Big Data sources, recognition of the patterns of network attacks and other cyber threats, which must occur quickly to implement countermeasures. Therefore to analyze Big Data metadata, the authors propose pre-processing of metadata at the semantic level. As analysis tools, it is proposed to create a thesaurus of the problem based on the domain ontology, which should provide a terminological basis for the integration of ontologies of different levels. To build a thesaurus of the problem, it is proposed to use the standards of open information resources, dictionaries, encyclopedias. The development of an ontology hierarchy formalizes the relationships between data elements that will be used in future for machine learning and artificial intelligence algorithms to adapt to changes in the environment, which in turn will increase the efficiency of big data analytics for the cybersecurity domain. Із зростанням і частим ускладненням загроз кібербезпеки, стає очевидним, що одним із найважливіших ресурсів для боротьби з кібератаками є оброблення великого обсягу даних у кіберсередовищі. Для оброблення величезної кількості даних та для прийняття рішень постає потреба у автоматизації задач пошуку, відбору та інтерпретації Великих Даних для вирішення оперативних задач інформаційної безпеки. Однак традиційні технології аналітики Великих Даних мають обмежені можливості і потребують нового підходу – застосування знань для керування життєвим циклом Великих Даних. Аналітика Великих Даних доповнена семантичними технологіями, може покращити кіберзахист, та дозволяє обробляти і інтерпретувати великі обсяги інформації в кіберсередовищі. Для аналізу метаданих Великих Даних автори пропонують попередню обробку метаданих на рівні семантики. Детальний опис знань про домен інформаційної безпеки має ієрархічну структуру, яка складається з декількох рівнів. Для побудови тезаурусу задачі запропоновано використати стандарти відкритих інформаційних ресурсів, словники, енциклопедії. Розробка ієрархії онтологій формалізує взаємозв’язки між елементами даних, які в майбутньому будуть використані для машинного навчання та алгоритмів штучного інтелекту для адаптації до змін у середовищі, що у свою чергу підвищить ефективність аналітики великих даних для домену кібербезпеки. 2021 Article Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain / A.Y. Gladun, K.A. Khala // Проблеми програмування. — 2021. — № 2. — С. 34-41. — Бібліогр.: 18 назв. — англ. 1727-4907 DOI: https://doi.org/10.15407/pp2021.02.034 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180664 004[056.5+822] en Проблеми програмування Інститут програмних систем НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	English
topic	Інформаційні системи Інформаційні системи
spellingShingle	Інформаційні системи Інформаційні системи Gladun, A.Y. Khala, K.A. Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain Проблеми програмування
description	It is becoming clear with growing complication of cybersecurity threats, that one of the most important resources to combat cyberattacks is the processing of large amounts of data in the cyber environment. In order to process a huge amount of data and to make decisions, there is a need to automate the tasks of searching, selecting and interpreting Big Data to solve operational information security problems. Big data analytics is complemented by semantic technology, can improve cybersecurity, and allows you to process and interpret large amounts of information in the cyber environment. Using of semantic modeling methods in Big Data analytics is necessary for the selection and combination of heterogeneous Big Data sources, recognition of the patterns of network attacks and other cyber threats, which must occur quickly to implement countermeasures. Therefore to analyze Big Data metadata, the authors propose pre-processing of metadata at the semantic level. As analysis tools, it is proposed to create a thesaurus of the problem based on the domain ontology, which should provide a terminological basis for the integration of ontologies of different levels. To build a thesaurus of the problem, it is proposed to use the standards of open information resources, dictionaries, encyclopedias. The development of an ontology hierarchy formalizes the relationships between data elements that will be used in future for machine learning and artificial intelligence algorithms to adapt to changes in the environment, which in turn will increase the efficiency of big data analytics for the cybersecurity domain.
format	Article
author	Gladun, A.Y. Khala, K.A.
author_facet	Gladun, A.Y. Khala, K.A.
author_sort	Gladun, A.Y.
title	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
title_short	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
title_full	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
title_fullStr	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
title_full_unstemmed	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
title_sort	ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
publisher	Інститут програмних систем НАН України
publishDate	2021
topic_facet	Інформаційні системи
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180664
citation_txt	Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain / A.Y. Gladun, K.A. Khala // Проблеми програмування. — 2021. — № 2. — С. 34-41. — Бібліогр.: 18 назв. — англ.
series	Проблеми програмування
work_keys_str_mv	AT gladunay ontologybasedsemanticsimilaritytometadataanalysisintheinformationsecuritydomain AT khalaka ontologybasedsemanticsimilaritytometadataanalysisintheinformationsecuritydomain
first_indexed	2023-10-18T22:50:31Z
last_indexed	2023-10-18T22:50:31Z
_version_	1796156575435456512

Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain

Репозитарії

Схожі ресурси