Расчёт топологических отношений между правилами Snort на основе теории множеств

Set-Based Calculation of Topological Relations between Snort Rules
Yi Yin, Naohisa Takahashi, Yun Wang
2014-12-01

правила Snortизбыточность оповещенийсистемы обнаружения вторженийтеория множествтопологические отношения
Snort является наиболее распространённой системой обнаружения вторжений (IDS). Она генерирует сообщения оповещения, когда входящий пакет соответствует одному или нескольким заранее определённым правилам. Snort имеет следующие проблемы: система пытается сопоставить пакет со всеми правилами даже в случаях, когда пакет не может соответствовать некоторым правилам вследствие соответствия другим правилам, а также генерирует противоречивые и избыточные сообщения оповещения, если ей предоставлен набор ошибочных и плохо организованных правил. В данной статье предлагается метод характеристики отношений между правилами Snort для решения указанных проблем. Предлагаемый метод вычисляет топологические отношения между правилами Snort на основе теории множеств.
1
Ошибочные или плохо организованные правила Snort могут порождать противоречивые и избыточные сообщения оповещения.
2
Snort может проверять пакеты по всем предопределённым правилам, даже когда совпадение с одним правилом делает проверку других ненужной.
3
В статье предлагается характеризовать отношения между правилами Snort для повышения эффективности сопоставления и уменьшения числа конфликтующих или избыточных оповещений.
4
Топологические отношения между правилами Snort вычисляются на основе теории множеств.

правила Snort

топологические отношения между правилами Snort, включая их характеристику для выявления избыточных и противоречивых правил и предотвращения ненужного сопоставления

Publication Details
Publication Date
2014-12-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Yi Yin
Naohisa Takahashi
Yun Wang
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%