Kolaborativní přístup k analýze síťových anomálií

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03151501" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03151501 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/63839172:_____/08:00000955 RIV/00216224:14330/08:00033712

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Collaborative Approach to Network Behavior Analysis

Popis výsledku v původním jazyce

Network Behavior Analysis techniques are designed to detect intrusions and other undesirable behavior in computer networks by analyzing the traffic statistics. We present an efficient framework for integration of anomaly detection algorithms working on the identical input data. This framework is based on high-speed network traffic acquisition subsystem and on trust modeling, a well-established set of techniques from the multi-agent system field. Trust-based integration of algorithms results in classification with lower error rate, especially in terms of false positives. The presented framework is suitable for both online and offline processing, and introduces a relatively low computational overhead compared to deployment of isolated anomaly detection algorithms.

Název v anglickém jazyce

Collaborative Approach to Network Behavior Analysis

Popis výsledku anglicky

Network Behavior Analysis techniques are designed to detect intrusions and other undesirable behavior in computer networks by analyzing the traffic statistics. We present an efficient framework for integration of anomaly detection algorithms working on the identical input data. This framework is based on high-speed network traffic acquisition subsystem and on trust modeling, a well-established set of techniques from the multi-agent system field. Trust-based integration of algorithms results in classification with lower error rate, especially in terms of false positives. The presented framework is suitable for both online and offline processing, and introduces a relatively low computational overhead compared to deployment of isolated anomaly detection algorithms.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1M0567" target="_blank" >1M0567: Centrum aplikované kybernetiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Global E-Security

ISBN

978-3-540-69402-1

ISSN

1865-0929

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

London

Datum konání akce

23. 6. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000259141100019