4 research outputs found
A novel ensemble modeling for intrusion detection system
Vast increase in data through internet services has made computer systems more vulnerable and difficult to protect from malicious attacks. Intrusion detection systems (IDSs) must be more potent in monitoring intrusions. Therefore an effectual Intrusion Detection system architecture is built which employs a facile classification model and generates low false alarm rates and high accuracy. Noticeably, IDS endure enormous amounts of data traffic that contain redundant and irrelevant features, which affect the performance of the IDS negatively. Despite good feature selection approaches leads to a reduction of unrelated and redundant features and attain better classification accuracy in IDS. This paper proposes a novel ensemble model for IDS based on two algorithms Fuzzy Ensemble Feature selection (FEFS) and Fusion of Multiple Classifier (FMC). FEFS is a unification of five feature scores. These scores are obtained by using feature-class distance functions. Aggregation is done using fuzzy union operation. On the other hand, the FMC is the fusion of three classifiers. It works based on Ensemble decisive function. Experiments were made on KDD cup 99 data set have shown that our proposed system works superior to well-known methods such as Support Vector Machines (SVMs), K-Nearest Neighbor (KNN) and Artificial Neural Networks (ANNs). Our examinations ensured clearly the prominence of using ensemble methodology for modeling IDSs. And hence our system is robust and efficient
Performance Evaluation of Network Anomaly Detection Systems
Nowadays, there is a huge and growing concern about security in information and communication
technology (ICT) among the scientific community because any attack or anomaly in
the network can greatly affect many domains such as national security, private data storage,
social welfare, economic issues, and so on. Therefore, the anomaly detection domain is a broad
research area, and many different techniques and approaches for this purpose have emerged
through the years.
Attacks, problems, and internal failures when not detected early may badly harm an
entire Network system. Thus, this thesis presents an autonomous profile-based anomaly detection
system based on the statistical method Principal Component Analysis (PCADS-AD). This
approach creates a network profile called Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis
(DSNSF) that denotes the predicted normal behavior of a network traffic activity through
historical data analysis. That digital signature is used as a threshold for volume anomaly detection
to detect disparities in the normal traffic trend. The proposed system uses seven traffic flow
attributes: Bits, Packets and Number of Flows to detect problems, and Source and Destination IP
addresses and Ports, to provides the network administrator necessary information to solve them.
Via evaluation techniques, addition of a different anomaly detection approach, and
comparisons to other methods performed in this thesis using real network traffic data, results
showed good traffic prediction by the DSNSF and encouraging false alarm generation and detection
accuracy on the detection schema.
The observed results seek to contribute to the advance of the state of the art in methods
and strategies for anomaly detection that aim to surpass some challenges that emerge from
the constant growth in complexity, speed and size of today’s large scale networks, also providing
high-value results for a better detection in real time.Atualmente, existe uma enorme e crescente preocupação com segurança em tecnologia
da informação e comunicação (TIC) entre a comunidade cientÃfica. Isto porque qualquer
ataque ou anomalia na rede pode afetar a qualidade, interoperabilidade, disponibilidade, e integridade
em muitos domÃnios, como segurança nacional, armazenamento de dados privados,
bem-estar social, questões econômicas, e assim por diante. Portanto, a deteção de anomalias
é uma ampla área de pesquisa, e muitas técnicas e abordagens diferentes para esse propósito
surgiram ao longo dos anos.
Ataques, problemas e falhas internas quando não detetados precocemente podem prejudicar
gravemente todo um sistema de rede. Assim, esta Tese apresenta um sistema autônomo
de deteção de anomalias baseado em perfil utilizando o método estatÃstico Análise de Componentes
Principais (PCADS-AD). Essa abordagem cria um perfil de rede chamado Assinatura Digital
do Segmento de Rede usando Análise de Fluxos (DSNSF) que denota o comportamento normal
previsto de uma atividade de tráfego de rede por meio da análise de dados históricos. Essa
assinatura digital é utilizada como um limiar para deteção de anomalia de volume e identificar
disparidades na tendência de tráfego normal. O sistema proposto utiliza sete atributos de fluxo
de tráfego: bits, pacotes e número de fluxos para detetar problemas, além de endereços IP e
portas de origem e destino para fornecer ao administrador de rede as informações necessárias
para resolvê-los.
Por meio da utilização de métricas de avaliação, do acrescimento de uma abordagem
de deteção distinta da proposta principal e comparações com outros métodos realizados nesta
tese usando dados reais de tráfego de rede, os resultados mostraram boas previsões de tráfego
pelo DSNSF e resultados encorajadores quanto a geração de alarmes falsos e precisão de deteção.
Com os resultados observados nesta tese, este trabalho de doutoramento busca contribuir
para o avanço do estado da arte em métodos e estratégias de deteção de anomalias,
visando superar alguns desafios que emergem do constante crescimento em complexidade, velocidade
e tamanho das redes de grande porte da atualidade, proporcionando também alta
performance. Ainda, a baixa complexidade e agilidade do sistema proposto contribuem para
que possa ser aplicado a deteção em tempo real