Modern computer networks generate s

Modern computer networks generate significant volume of behavioural system logs on a daily basis. Such networks comprise many computers with Internet connectivity, and many users who access the Web and utilise Cloud services make use of numerous devices connected to the network on an ad-hoc basis. Measuring the risk of cyber attacks and identifying the most recent modus-operandi of cyber criminals on large computer networks can be difficult due to the wide range of services and applications running within the network, the multiple vulnerabilities associated with each application, the severity associated with each vulnerability, and the ever-changing attack vector of cyber criminals. In this paper we propose a framework to represent these features, enabling real-time network enumeration and traffic analysis to be carried out, in order to produce quantified measures of risk at specific points in time. We validate the approach using data from a University network, with a data collection consisting of 462,787 instances representing threats measured over a 144 hour period. Our analysis can be generalised to a variety of other contexts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ทันสมัยสร้างไดรฟ์ข้อมูลที่สำคัญของระบบพฤติกรรมบันทึกประจำวัน เครือข่ายดังกล่าวประกอบด้วยคอมพิวเตอร์จำนวนมากเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ผู้ใช้หลายคนเข้าเว็บ และใช้ทำให้บริการคลาวด์ของ และอุปกรณ์จำนวนมากที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายในกิจการ การวัดความเสี่ยงของการโจมตีทางไซเบอร์ และระบุดัส-operandi ล่าสุดของไซเบอร์ อาชญากรบนเครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ได้ยากเนื่องจากความหลากหลายของบริการ และโปรแกรมประยุกต์ที่เรียกใช้ภายในเครือข่าย มีช่องโหว่ที่เกี่ยวข้องกับงาน ความรุนแรงที่เกี่ยวข้องกับช่องโหว่แต่ละ และการเปลี่ยนแปลงเวกเตอร์การโจมตีของอาชญากรไซเบอร์ ในเอกสารนี้ เรานำเสนอเพื่อแสดงถึงคุณสมบัติเหล่านี้ เครือข่ายแบบเรียลไทม์การแจงนับและวิเคราะห์การจราจรจะทำ การผลิตมาตรการวัดความเสี่ยงเฉพาะจุดในเวลา เราตรวจสอบวิธีการใช้ข้อมูลจากเครือข่ายมหาวิทยาลัย รวบรวมข้อมูลประกอบด้วยอินสแตนซ์ 462,787 แสดงถึงภัยคุกคามที่วัดระยะ 144 ชั่วโมง วิเคราะห์สามารถ generalised ได้หลายบริบทอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ทันสมัย​​สร้างปริมาณที่สำคัญของระบบบันทึกพฤติกรรมในชีวิตประจำวัน เครือข่ายดังกล่าวประกอบด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์จำนวนมากที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและผู้ใช้หลายคนที่เข้าถึงเว็บและการใช้บริการคลาวด์ทำให้การใช้งานของอุปกรณ์ต่าง ๆ นานาที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายบนพื้นฐานเฉพาะกิจ การวัดความเสี่ยงของการโจมตีในโลกไซเบอร์และระบุวิธีการทำงาน-operandi ล่าสุดของอาชญากรไซเบอร์บนเครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่อาจเป็นเรื่องยากเนื่องจากความหลากหลายของการบริการและการประยุกต์ใช้ภายในเครือข่ายในหลายช่องโหว่ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานแต่ละความรุนแรงที่เกี่ยวข้องกับ แต่ละช่องโหว่และการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดการโจมตีของอาชญากรไซเบอร์ ในบทความนี้เรานำเสนอกรอบการทำงานเพื่อเป็นตัวแทนของคุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้เครือข่ายการแจงนับเวลาจริงและการวิเคราะห์การจราจรที่จะดำเนินการเพื่อที่จะผลิตมาตรการเชิงปริมาณของความเสี่ยงที่จุดที่ระบุในเวลา เราตรวจสอบวิธีการใช้ข้อมูลจากเครือข่ายมหาวิทยาลัยที่มีการเก็บรวบรวมข้อมูลประกอบด้วย 462,787 กรณีที่เป็นตัวแทนของภัยคุกคามที่วัดเป็นระยะเวลากว่า 144 ชั่วโมง การวิเคราะห์ของเราสามารถทั่วไปเพื่อความหลากหลายของบริบทอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ทันสมัยสร้างปริมาณที่สําคัญของระบบบันทึกพฤติกรรมในชีวิตประจำวัน เครือข่ายดังกล่าวประกอบด้วยคอมพิวเตอร์หลายเครื่องที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต และผู้ใช้หลายคนสามารถเข้าถึงเว็บและใช้บริการเมฆให้ใช้อุปกรณ์มากมายที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายบนพื้นฐานของ . การวัดความเสี่ยงของการโจมตีทางไซเบอร์ และการระบุล่าสุด modus operandi ของอาชญากรไซเบอร์บนเครือข่ายของคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ได้ยาก เนื่องจากช่วงกว้างของการบริการและโปรแกรมที่ใช้ภายในเครือข่ายช่องโหว่หลายที่เกี่ยวข้องกับแต่ละโปรแกรม ความรุนแรงที่เกี่ยวข้องกับแต่ละช่องโหว่และการเปลี่ยนแปลงการโจมตีของอาชญากรไซเบอร์เวกเตอร์ . ในกระดาษนี้เรานำเสนอเพื่อแสดงคุณสมบัติเหล่านี้ให้ใช้เครือข่ายเรียลไทม์และการวิเคราะห์การจราจรจะดำเนินการ เพื่อที่จะผลิตปริมาณของความเสี่ยงที่มาตรการเฉพาะจุดในเวลา เราจะตรวจสอบวิธีการที่ใช้ข้อมูลจากเครือข่ายมหาวิทยาลัย มีการเก็บรวบรวมข้อมูล ประกอบด้วย 462787 อินสแตนซ์เป็นตัวแทนภัยคุกคามวัดระยะ 144 ชั่วโมง การวิเคราะห์ของเราสามารถสรุปเพื่อความหลากหลายของบริบทอื่น ๆ