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incident Detection Based on Differential Analysis

Journal of informa.ion Security 2024年第3期15卷 378-409页

作者： mohammed a.i elseddig Mohamed Mejri Computer Science and informa.ion Technology Sudan University of Science and Technology Khartoum Sudan Computer Science Department Laval University Quebec Canada

internet services and web-based applica.ions play pivotal roles in va.ious sensitive domains, encompassing e-commerce, e-learning, e-healthcare, and e-payment. However, safeguarding these services poses a significant challenge, as the need for robust security measures becomes increa.ingly impera.ive. This paper presented an innova.ive method based on differential analyses to detect abrupt changes in network traffic characteristics. The core concept revolves around identifying abrupt altera.ions in certain characteristics such as input/output volume, the number of TCP connections, or DNS queries—within the analyzed traffic. initially, the traffic is segmented into distinct sequences of slices, followed by quantifying specific characteristics for each slice. Subsequently, the distance between successive values of these measured characteristics is computed and clustered to detect sudden changes. To accomplish its objectives, the approach combined several techniques, including propositional logic, distance metrics (e.g., Kullback-Leibler Divergence), and clustering algorithms (e.g., K-means). When applied to two distinct datasets, the proposed approach demonstrates exceptional performance, achieving detection rates of up to 100%.

关键词： iDS SOC SiEM KL-Divergence K-Mean Clustering Algorithms Elbow Method

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