Мониторинг и анализ поведения пользователей компьютерных систем

• Datum: 2008
• Hauptverfasser: Машечкин, И.В., Петровский, М.И., Трошин, С.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2008
• Schlagworte: Інформаційні системи
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1471
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: 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.

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. 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.