Виявлення аномалій інформаційної безпеки на основі аналізу ентропії інформаційної системи
DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya2022.01.072
Анотація
Заходи захисту від кібератак не можуть надавати стовідсоткову гарантію неможливості проникнення зловмисника в інформаційну систему. Якщо зловмисник отримав доступ до системи, то потрібно якомога швидше виявити такі дії та перервати доступ, а також провести розслідування для того, щоб виправити прогалини в безпеці. Для виявлення атак використовуються методи, які поділяються на ті, що виявляють зловживання та ті, що виявляють аномалії. У цій роботі досліджується можливість використання частотного методу, що виявляє аномалії в роботі системи шляхом аналізу ентропії журналу подій. Зазвичай цей метод використовується для виявлення аномалій у мережевому трафіку, але на наявність несанкціонованих дій також можуть вказувати аномалії в журналі подій на хостах. Виконані дослідження на прикладі журналу подій операційної системи Windows показали, що шляхом аналізу ентропії можна виявити перевищення порогів безпеки щодо кількості різних повідомлень в журналі подій. Це може вказувати на аномалії в роботі інформаційної системи. Запропонований у роботі метод може бути інтегрований у системи виявлення вторгнень, що сповіщатимуть адміністратора безпеки про можливі зловживання.
Ключові слова: ентропія, аномалії, журнал подій, інформаційна безпека
Повний текст:
PDFПосилання
Smith, Z. M., Lostri, E., Lewis, J. A. (2020). The Hidden Costs of Cybercrime. McAfee. Available at: https://www.mcafee.com/enterprise/en-us/assets/reports/rp-hidden-costs-of-cybercrime.pdf
Kolodchak, O. (2012). Suchasni metody vyiavlennia anomalii v systemakh vyiavlennia vtorhnen. [Modern methods of detecting anomalies in intrusion detection systems]. Visnyk Natsionalnoho un-tu «Lvivska politekhnika». Komp’iuterni systemy ta merezhi, 745, 98–104. Available at: https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal-paper/2017/nov/6726/16-98-104.pdf
Kazmirchuk, S. V., Korchenko, A. O., Parashchuk, T. I. (2018). Analiz system vyiavlennia vtorhnen [Analysis of intrusion detection systems]. Ukrainian Information Security Research Journal, 20(4). Available at: https://doi.org/10.18372/2410-7840.20.13425
Ruban, I. V., Martovytskyi, V. O., Partyka, S. O. (2016). Klasyfikatsiia metodiv vyiavlennia anomalii v informatsiinykh systemakh [Classification of methods for detecting anomalies in information systems]. Systemy ozbroiennia i viiskova tekhnika, (3), 100-105. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soivt_2016_3_24
Radivilova, T., Kirichenko, L., Tawalbeh, M., Ilkov, A. (2021). Vyiavlennia anomalii v telekomunikatsiinomu trafiku statystychnymy metodamy [Detection of anomalies in the telecommunications traffic by statistical methods]. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 11(3), 183–194. Available at: https://doi.org/10.28925/2663-4023.2021.11.183194
Gu, Y., McCallum, A., Towsley, D. (2005). Detecting anomalies in network traffic using maximum entropy estimation. In the 5th ACM SIGCOMM conference. ACM Press. Available at: https://doi.org/10.1145/1330107.1330148
Zhurakovskyi, Y. P., Poltorak, V. P. (2001). Teoriia informatsii ta koduvannia [Information theory and coding]. Kyiv: Vyshcha shkola, 255.
Gudkov, O. (2012), Calculation Algorithm for Network Flow Parameters Entropy in Anomaly Detection. IT Security for the Next Generation. International Round, Delft University of Technology, May 11–13, 2012.
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.