Intrusion detection and Big Heterogeneous Data: a Survey

Abstract

Intrusion Detection has been heavily studied in both industry and academia, but cybersecurity analysts still desire much more alert accuracy and overall threat analysis in order to secure their systems within cyberspace. Improvements to Intrusion Detection could be achieved by embracing a more comprehensive approach in monitoring security events from many different heterogeneous sources. Correlating security events from heterogeneous sources can grant a more holistic view and greater situational awareness of cyber threats. One problem with this approach is that currently, even a single event source (e.g., network traffic) can experience Big Data challenges when considered alone. Attempts to use more heterogeneous data sources pose an even greater Big Data challenge. Big Data technologies for Intrusion Detection can help solve these Big Heterogeneous Data challenges. In this paper, we review the scope of works considering the problem of heterogeneous data and in particular Big Heterogeneous Data. We discuss the specific issues of Data Fusion, Heterogeneous Intrusion Detection Architectures, and Security Information and Event Management (SIEM) systems, as well as presenting areas where more research opportunities exist. Overall, both cyber threat analysis and cyber intelligence could be enhanced by correlating security events across many diverse heterogeneous sources.

Anomalous behaviour detection based on heterogeneous data and data fusion

“…Anomaly detection evaluates monitoring data against normal baseline and will issue an alert if there is an occurrence of the abnormal behaviour. Challenges in IDS are the big heterogeneous data which need to be processed in real-time (Zuech et al 2015). Zuech et al (2015) stated that correlating security events from various heterogeneous sources such as network and server could enhance the cyber threat analysis and cyber intelligence.…”

“…Challenges in IDS are the big heterogeneous data which need to be processed in real-time (Zuech et al 2015). Zuech et al (2015) stated that correlating security events from various heterogeneous sources such as network and server could enhance the cyber threat analysis and cyber intelligence. Machine learning can be used to learn the nature of the normal traffic behaviour autonomously, which can adapt normal structure and recognise suspicious or anomalous events (Palmieri et al 2014).…”

Big Data analitika əsasında informasiya təhlükəsizliyi obyektində anomaliyaların aşkarlanması modeli

“…Bu problem özünü Big data kontekstində daha qabarıq göstərir. Anomaliyaların aşkarlanmasındakı ənənəvi metodlar böyük həcm, müxtəliflik, yüksək sürət kimi kimi xüsusiyyətlərlə təyin olunan böyük verilənlərdə yaxşı nəticə göstərmirlər [4][5][6][7].…”

“…Bu problem özünü Big data kontekstində daha qabarıq göstərir. Anomaliyaların aşkarlanmasındakı ənənəvi metodlar böyük həcm, müxtəliflik, yüksək sürət kimi kimi xüsusiyyətlərlə təyin olunan böyük verilənlərdə yaxşı nəticə göstərmirlər [4][5][6][7].Anomaliyaların düzgün aşkarlanmaması və ya emalı əldə olunan biliyin etibarlılığına birbaşa təsir göstərir. Ona görə də anomalyaların düzgün identifikasiyası vacib məsələdir, həm də sadə məsələ deyildir.…”

“…Bu texnologiyaların köməyi ilə çoxsaylı şəbəkə verilənlərini inteqrasiya və analiz etmək mümkün olmuşdur. Nəticə etibarı ilə böyük verilənlərin analizinə əsaslanan təhlükəsizlik analitikası texnologiyası meydana gəlmişdir [1,5,8].Təqdim olunan işdə də məqsəd Big data analitika əsasında kompüter şəbəkələrində anomaliyaları daha düzgün, dəqiq analiz etməkdir. Big data analitika optimal (ən yaxşı) qərarlar qəbul etmək üçün böyük həcmli verilənlərdə gizli qanunauyğunluqların, məlum olmayan korrelyasiyaların və digər faydalı informasiyanın aşkarlanması prosesidir.…”