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Towards Generating a Practical SUNBURST Attack Dataset for Network Attack Detection

Computer Systems Science & Engineering 2023年第11期47卷 2643-2669页

作者： Ehab AlMasri Mouhammd Alkasassbeh Amjad Aldweesh Princess Summaya University for Technology AmmanJordan College of Computing and IT Shaqra UniversityShaqraSaudi Arabia

Supply chain attacks,exemplified by the SUNBURST attack utilizing SolarWinds Orion updates,pose a growing cybersecurity threat to entities ***,the need for suitable datasets for detecting and anticipating SUNBURST attacks is a significant *** present a novel dataset collected using a unique network traffic data collection methodology to address this *** study aims to enhance intrusion detection and prevention systems by understanding SUNBURST attack *** construct realistic attack scenarios by combining relevant data and attack *** dataset is validated with the J48 machine learning algorithm,achieving an average F-Measure of 87.7%.Our significant contribution is the practical SUNBURST attack dataset,enabling better prevention and mitigation *** is a valuable resource for researchers and practitioners to enhance supply chain attack *** conclusion,our research provides a concise and focused SUNBURST attack dataset,facilitating improved intrusion detection and prevention systems.

关键词： SolarWinds orion software supply-chain-attack SUNBURSTattack solar gate unc2452

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