Trust Based Classifier Combination for Network Anomaly Detection

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03152821" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03152821 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Trust Based Classifier Combination for Network Anomaly Detection

Original language description

We present a method that improves the results of network intrusion detection by integrating several anomaly detection algorithms through trust and reputation models. Our algorithm is based on existing network behavior analysis approaches that are embodied into several detection agents. We divide the processing into three distinct phases: anomaly detection, trust model update and collective trusting decision. Each of these phases contributes to the reduction of classification error rate, by the aggregation of anomaly values provided by individual algorithms, individual update of each agent's trust model based on distinct traffic representation features (derived from its anomaly detection model), and re-aggregation of the trustfulness data provided by individual agents. The result is a trustfulness score for each network flow, which can be used to guide the manual inspection, thus significantly reducing the amount of traffic to analyze.

Czech name

Kombinovani metod detekce anomalii pomoci modelovani duveryhodnosti

Czech description

Představujeme metodu která zpřesňuje výsledky detekce útoků v sítích pomocí analýzy profilu chování pomocí modelů důvěryhodnosti a reputace. Náš algoritmus je založen na existujících algoritmech detekce anomálií, vtělených do inteligentních agentů. Datajsou zpracovávána ve třech fázích: detekce anomálií, update modelu důvěryhodnosti a nalezení důvěryhodnosti jednotlivých toků. Každá z těchto etap snižuje chybovost původních metod detekce anomálií, pomocí agregace hodnot anomálií, individuálního updatemiodelu důvěryhodnosti a re-agreagcidat poskytnutých více agenty. Systém ve výsledku ohodnotí každý tok důvěryhodností, a sníží tak náročnost analýzy dat o provozu.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JC - Computer hardware and software

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2008

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Cooperative Information Agents XII

ISBN

978-3-540-85833-1

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Number of pages

15

Pages from-to

—

Publisher name

Springer

Place of publication

Heidelberg

Event location

Prague

Event date

Sep 10, 2008

Type of event by nationality

EUR - Evropská akce

UT code for WoS article

000259441000011