Earticle

현재 위치 Home

A Dependable Monitoring Mechanism Combining Static and Dynamic Anomaly Detection for Network Systems

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJFGCN) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Future Generation Communication and Networking 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.1 (2014.02)바로가기
  • 페이지
    pp.1-18
  • 저자
    GuiPing Wang, ShuYu Chen, Zhen Zhou, MingWei Lin
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A217352

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Due to abuse by insiders or penetration by outsiders, network systems usually suffer various security issues. In order to achieve high dependable and low cost monitoring, this paper proposes a dependable monitoring mechanism combining static threshold-based and dynamic anomaly detection. Firstly, the performance metrics of host and network are collected through different methods. In static threshold-based detection phase, the secondary metrics are combined to several group items. When any group item exceeds its threshold, dynamic detection methods are adopt to further detect anomaly. In dynamic detection phase, PCA, joint Gaussian distribution, and Bayesian classification are combined to achieve low cost and efficient anomaly detection. Experimental results in a campus-wide network system show that the proposed dependable monitoring mechanism achieves low false negative (FN) rate and low false positive (FP) rate. The proposed monitoring mechanism outperforms PCA & Bayesian, and grouping detection methods.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
  2.1. Dependable Monitoring
  2.2. Anomaly detection
 3. Structure of the Dependable Monitoring Mechanism
 4. Data Acquisition
  4.1. Host Data Acquisition
  4.2. Network Data Acquisition
 5. Static and Dynamic Anomaly Detection
  5.1. Static Anomaly Detection
  5.2. Dynamic Anomaly Detection
 6. Experiments and Analysis
  6.1. A Sampled Data Set and PCA Results
  6.2. Experimental Results and Analysis
 7. Conclusion and Future Work
 Acknowledgments
 References

키워드

Dependable Monitoring Anomaly Detection Data Acquisition PCA Bayesian Classification

저자

  • GuiPing Wang [ College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China ]
  • ShuYu Chen [ College of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China ]
  • Zhen Zhou [ College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China ]
  • MingWei Lin [ College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJFGCN) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJFGCN)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Future Generation Communication and Networking
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2233-7857
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Future Generation Communication and Networking Vol.7 No.1

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장