With the current proliferation of cyber attacks, safeguarding internet facing assets from network intrusions, is becoming a vital task in our increasingly digitalised economies. Although recent successes of machine learning (ML) models bode the dawn of a new generation of intrusion detection systems (IDS); current solutions struggle to implement these in an efficient manner, leaving many IDSs to rely on rule-based techniques. In this paper we begin by reviewing the different approaches to feature construction and attack source identification employed in such applications. We refer to these steps as the framework within which models are implemented, and use it as a prism through which we can identify the challenges different solutions face, when applied in modern network traffic conditions. Specifically, we discuss how the most popular framework -- the so called flow-based approach -- suffers from significant overhead being introduced by its resource heavy pre-processing step. To address these issues, we propose the Information Theoretic Framework for Network Anomaly Detection (ITF-NAD); whose purpose is to facilitate online application of statistical learning models onto high-speed network links, as well as provide a method of identifying the sources of traffic anomalies. Its development was inspired by previous work on information theoretic-based anomaly and outlier detection, and employs modern techniques of entropy estimation over data streams. Furthermore, a case study of the framework's detection performance over 5 different types of Denial of Service (DoS) attacks is undertaken, in order to illustrate its potential use for intrusion detection and mitigation. The case study resulted in state-of-the-art performance for time-anomaly detection of single source as well as distributed attacks, and show promising results regarding its ability to identify underlying sources. / I takt med att antalet cyberattacker växer snabbt blir det alltmer viktigt för våra digitaliserade ekonomier att skydda uppkopplade verksamheter från nätverksintrång. Maskininlärning (ML) porträtteras som ett kraftfullt alternativ till konventionella regelbaserade lösningar och dess anmärkningsvärda framgångar bådar för en ny generation detekteringssytem mot intrång (IDS). Trots denna utveckling, bygger många IDS:er fortfarande på signaturbaserade metoder, vilket förklaras av de stora svagheter som präglar många ML-baserade lösningar. I detta arbete utgår vi från en granskning av nuvarande forskning kring tillämpningen av ML för intrångsdetektering, med fokus på de nödvändiga steg som omger modellernas implementation inom IDS. Genom att sätta upp ett ramverk för hur variabler konstrueras och identifiering av attackkällor (ASI) utförs i olika lösningar, kan vi identifiera de flaskhalsar och begränsningar som förhindrar deras praktiska implementation. Särskild vikt läggs vid analysen av de populära flödesbaserade modellerna, vars resurskrävande bearbetning av rådata leder till signifikant tidsfördröjning, vilket omöjliggör deras användning i realtidssystem. För att bemöta dessa svagheter föreslår vi ett nytt ramverk -- det informationsteoretiska ramverket för detektering av nätverksanomalier (ITF-NAD) -- vars syfte är att möjliggöra direktanslutning av ML-modeller över nätverkslänkar med höghastighetstrafik, samt tillhandahåller en metod för identifiering av de bakomliggande källorna till attacken. Ramverket bygger på modern entropiestimeringsteknik, designad för att tillämpas över dataströmmar, samt en ASI-metod inspirerad av entropibaserad detektering av avvikande punkter i kategoriska rum. Utöver detta presenteras en studie av ramverkets prestanda över verklig internettrafik, vilken innehåller 5 olika typer av överbelastningsattacker (DoS) genererad från populära DDoS-verktyg, vilket i sin tur illustrerar ramverkets användning med en enkel semi-övervakad ML-modell. Resultaten visar på hög nivå av noggrannhet för detektion av samtliga attacktyper samt lovande prestanda gällande ramverkets förmåga att identifiera de bakomliggande aktörerna.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-252560 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Damour, Gabriel |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2019:88 |
Page generated in 0.0028 seconds