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

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
Теми:
big data analytics
information security
cyber security
ontology
thesaurus
unstructured data
metadata
semantic similarity
UDC 004[056.5+822]
Онлайн доступ:https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/459
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Problems in programming
Завантажити файл: Pdf

Репозитарії

Problems in programming
id pp_isofts_kiev_ua-article-459
record_format ojs
fulltext 34 - - - - - - - - - - - - - - A.Ya. Gladun, K.A. Khala 35 - - - - - - - - - - - - - 36 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - BD tO C R I D A C InC C C - CC InC 37 { } { }er i ie j erR cr or or dr dr ercr - { }ior - eror - { }jdr tD erdr - - { }C PI I I tD jdr - A - - - t tT C R Inf tC C tR R - Inf - - niWwi task i t iT c C w W Inf Inf - 38 iDocs doc i n - Docs idoc - idoc Docs W iD doc idoc DocsD iD doc n Docs i i D D doc resT - C DocsD resT C - resT C BDO - bunch jtR j n - jtres RTp jt Docs jR p D Term p c C BDO - res DocsT D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Max C C SP - C C Sim C C Max C C SP - SP C C d - C k - Sim HaSSim C C C SP k d - WaP depth LCS C C Sim C C depth C depth C - - - mis Lin p C C Sim C C p C p C - tvsk C C Sim C C C C C C C C C C - E - - is-a - - - - R BDO - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 41 - - - - - - - - About authors: Gladun Anatoliy Yasonovych - Khala Kateryna Oleksandrivna - -
resource_txt_mv ppisoftskievua/78/3c597d66744e23c73f600fc52e090a78.pdf
spelling pp_isofts_kiev_ua-article-4592024-04-26T22:22:33Z Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain Онтологічний підхід до аналізу метаданих в домені інформаційної безпеки Gladun, A.Y. Khala, K.A. big data analytics; information security; cyber security; ontology; thesaurus; unstructured data; metadata; semantic similarity UDC 004[056.5+822] аналітика великих даних; інформаційна безпека; кібербезпека; онтологія; тезаурус; неструктуровані дані; метадані narУДК 004[056.5+822] 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.Prombles in programming 2021; 2: 34-41 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.Prombles in programming 2021; 2: 34-41 Інститут програмних систем НАН України 2021-08-06 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/459 10.15407/pp2021.02.034 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 2 (2021); 34-41 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 2 (2021); 34-41 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 2 (2021); 34-41 1727-4907 10.15407/pp2021.02 en https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/459/462 Copyright (c) 2021 PROBLEMS IN PROGRAMMING
institution Problems in programming
baseUrl_str https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date 2024-04-26T22:22:33Z
collection OJS
language English
topic big data analytics
information security
cyber security
ontology
thesaurus
unstructured data
metadata
semantic similarity
UDC 004[056.5+822]
spellingShingle big data analytics
information security
cyber security
ontology
thesaurus
unstructured data
metadata
semantic similarity
UDC 004[056.5+822]
Gladun, A.Y.
Khala, K.A.
Ontology-based semantic similarity to metadata analysis in the information security domain
topic_facet big data analytics
information security
cyber security
ontology
thesaurus
unstructured data
metadata
semantic similarity
UDC 004[056.5+822]
аналітика великих даних
інформаційна безпека
кібербезпека
онтологія
тезаурус
неструктуровані дані
метадані
narУДК 004[056.5+822]
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
title_alt Онтологічний підхід до аналізу метаданих в домені інформаційної безпеки
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.Prombles in programming 2021; 2: 34-41
publisher Інститут програмних систем НАН України
publishDate 2021
url https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/459
work_keys_str_mv AT gladunay ontologybasedsemanticsimilaritytometadataanalysisintheinformationsecuritydomain
AT khalaka ontologybasedsemanticsimilaritytometadataanalysisintheinformationsecuritydomain
AT gladunay ontologíčnijpídhíddoanalízumetadanihvdomeníínformacíjnoíbezpeki
AT khalaka ontologíčnijpídhíddoanalízumetadanihvdomeníínformacíjnoíbezpeki
first_indexed 2024-09-16T04:08:44Z
last_indexed 2024-09-16T04:08:44Z
_version_ 1818568491253366784

Схожі ресурси