network security perception frame b

network security perception frame based on multi-sensor
data fusion [1] [2]. It helps network administrators to
identify, track and measure network attack activities. With
references from Endsley' s situation awareness framework
[3], Jibao et al. [4] developed network security situation
awareness model. In the other hand, according to Bass' s
concept, Liu et al. [5] put forward the model of network
security perception based on information fusion.
In order to know the whole network security trend, we
have to collect, fusion and analysis a great deal of
information, decrease the false positive rate and false
negative rate. Yu et al. [6] reported a warning message
fusion method based on weighted D-S evidence theory. Fuse
information from all sensors with different reliability and
weight to increase the reliability of warning message and
decrease the false alarm rate effectively. But, the important
thing is how to set the reliability and power of each sensor
accurately. Wang et al. [7] suggested that using neural
network for heterogeneous multi-Sensor data fusion and
considerate time and severity of the attack when analysis the
security situation. Stefanos et al. [8] find the latent
correlation with the help of automatic knowledge discovery
and realize correlation analysis among warning information.
The advantage is the mechanism of automatic knowledge
discovery and the disadvantage is it' s not always give
satisfaction without the interaction of human. Sometime it
may find a great deal of useless message.
After data fusion and correlation analysis of multi-sensor
warning information, the security situation model has to be
quantified. Bass [9] think the evaluation of security risk
should include the assets of the system, degree of threaten
and severity of attack. Zhang et al. [10] includes all network
environment parameters into the security situation
framework, such as the number of the important hosts in the
network, the service provided by the hosts, the impact could
be caused by the attacks. Chen [11] suggested dividing risk
evaluation method into different levels. According to a
hierarchical structure of service, host and network to
quantitative the network security situation. First defining the
importance of assets, the impact of attack and collect the
vulnerabilities, then the security situation of the whole
network could be evaluated when network attack happened.
It' s an integrated process from network security
information acquirement to building the network security
situation model. But most of the researches were focusing on
the fusion of the security events or the method of security
risk evaluation. All of them have no formal descriptions of
network security situation and lack an integrated situation
awareness frame. This paper is not only to bring forward a
formal network security situation model based on knowledge
discovery, but also to propose an integrated network
situation awareness framework which supports the whole
process from analysis of security events to perception of the
security situation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายความปลอดภัยรู้กรอบตามหลายเซนเซอร์
ฟิวชั่นข้อมูล [1] [2] ช่วยให้ผู้ดูแลเครือข่าย
ระบุ ติดตาม และประเมินกิจกรรมการโจมตีเครือข่าย ด้วย
อ้างอิงจาก Endsley' s กรอบการรับรู้สถานการณ์
[3], Jibao et al. [4] พัฒนาเครือข่ายความปลอดภัยสถานการณ์
รุ่นรับรู้ ในอื่น ๆ มือ ตามเบส s
แนวคิด หลิว et al [5] นำรูปแบบของเครือข่าย
รู้ปลอดภัยตามข้อมูลฟิวชั่น
เพื่อทราบแนวโน้มความปลอดภัยเครือข่ายทั้งหมด เรา
ได้รวบรวม ฟิวชั่น และวิเคราะห์มาก
ข้อมูล ลดอัตราบวกเท็จและเท็จ
อัตราค่าลบ Yu et al. [6] รายงานข้อความเตือน
วิธีฟิวชั่นตามทฤษฎีหลักฐาน D-S ถ่วงน้ำหนัก ฟิวส์
ข้อมูลจากเซนเซอร์ทั้งหมดมีความเชื่อถือแตกต่าง และ
น้ำหนักเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อความเตือน และ
ลดอัตราเตือนอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ สำคัญ
สิ่งคือ วิธีการตั้งค่าความน่าเชื่อถือและพลังของเซ็นเซอร์แต่ละ
ถูกต้อง Al. ร้อยเอ็ดวัง [7] แนะนำว่า ใช้ประสาท
เครือข่ายสำหรับข้อมูลเซนเซอร์หลายบริการอาหารฟิวชั่น และ
เวลาความมีน้ำใจและความรุนแรงของการโจมตีเมื่อวิเคราะห์การ
สถานการณ์ความปลอดภัย Stefanos et al. [8] พบแฝงอยู่
ความสัมพันธ์ช่วยค้นพบความรู้อัตโนมัติ
และตระหนักถึงการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเตือน
ประโยชน์คือ กลไกของความรู้โดยอัตโนมัติ
ค้นพบและข้อเสียคือมัน ' s เคย
ความพึงพอใจ โดยไม่มีการโต้ตอบของบุคคล บางครั้งมัน
อาจพบมากของไม่มีประโยชน์ข้อความ
หลังจากวิเคราะห์อาหารและความสัมพันธ์ของข้อมูลของเซนเซอร์หลาย
คำเตือนข้อมูล จำลองสถานการณ์ความปลอดภัยยังต้อง
quantified การประเมินความเสี่ยงความปลอดภัยคิดว่า เบส [9]
ควรรวมสินทรัพย์ของระบบ ปริญญา threaten
และความรุนแรงของการโจมตี เตียว al. ร้อยเอ็ด [10] รวมถึงเครือข่ายทั้งหมด
พารามิเตอร์สภาพแวดล้อมในสถานการณ์ความปลอดภัย
กรอบ เช่นจำนวนของโฮสต์สำคัญในการ
บริการเครือข่าย การให้ โดยโฮสต์ ผลกระทบอาจ
เกิดจากการโจมตี เฉิน [11] แนะนำแบ่งความเสี่ยง
วิธีการประเมินในระดับต่าง ๆ ตาม
โครงสร้างลำดับชั้นของบริการ โฮสต์ และเครือข่าย
เชิงปริมาณสถานการณ์ความปลอดภัยของเครือข่าย ก่อน กำหนด
ความสำคัญของสินทรัพย์ ผลกระทบของการโจมตีและเก็บ
ช่องโหว่ แล้วสถานการณ์ความปลอดภัยของทั้ง
สามารถประเมินเครือข่ายเมื่อเกิดการโจมตีเครือข่าย.
มัน ' s กระบวนการบูรณาการจากความปลอดภัยเครือข่าย
acquirement ข้อมูลการสร้างเครือข่ายความปลอดภัย
จำลองสถานการณ์ได้ แต่ส่วนใหญ่งานวิจัยไม่เน้น
ฟิวชั่นของเหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยหรือวิธีการรักษาความปลอดภัย
ประเมินความเสี่ยง ทั้งหมดมีคำอธิบายไม่เป็น
เครือข่ายสถานการณ์ความปลอดภัย และขาดการสถานการณ์รวม
เฟรมรับรู้ เอกสารนี้ไม่เพียงจะ นำไปเป็น
จำลองสถานการณ์ความปลอดภัยทางเครือข่ายโดยใช้ความรู้
ดิสคัฟเวอรี่ แต่ยัง จะเสนอเครือข่ายการรวม
กรอบการรับรู้สถานการณ์ที่สนับสนุนทั้งหมด
กระบวนการวิเคราะห์เหตุการณ์ความปลอดภัยจากการรับรู้ของการ
สถานการณ์ความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายกรอบการรับรู้การรักษาความปลอดภัยขึ้นอยู่กับหลายเซ็นเซอร์
ฟิวชั่นข้อมูล [1] [2] มันจะช่วยให้ผู้ดูแลระบบเครือข่ายเพื่อ
สามารถระบุติดตามและวัดกิจกรรมการโจมตีเครือข่าย ด้วย
การอ้างอิงจาก Endsley ของกรอบการรับรู้สถานการณ์
[3], Jibao และคณะ [4] เครือข่ายพัฒนาสถานการณ์การรักษาความปลอดภัย
รูปแบบการรับรู้ ในมืออื่น ๆ ตามที่เบสของ
แนวคิดหลิวและคณะ [5] วางอยู่ข้างหน้ารูปแบบของเครือข่าย
การรับรู้การรักษาความปลอดภัยขึ้นอยู่กับฟิวชั่นข้อมูล
เพื่อให้ทราบแนวโน้มการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายทั้งหมดเรา
จะต้องเก็บฟิวชั่นและการวิเคราะห์การจัดการที่ดีของ
ข้อมูลลดอัตราบวกปลอมและเท็จ
อัตราติดลบ Yu และคณะ [6] รายงานข้อความเตือน
วิธีการฟิวชั่นถ่วงน้ำหนักที่ใช้ทฤษฎีหลักฐาน DS ฟิวส์
ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่มีความน่าเชื่อถือและความแตกต่าง
ของน้ำหนักที่จะเพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อความเตือนและ
ลดอัตราการเตือนภัยที่ผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ที่สำคัญ
สิ่งที่เป็นวิธีการตั้งค่าความน่าเชื่อถือและอำนาจของเซ็นเซอร์แต่ละ
อย่างถูกต้อง วังและคณะ [7] ชี้ให้เห็นว่าการใช้ประสาท
เครือข่ายสำหรับฟิวชั่นต่างกันข้อมูลหลายเซ็นเซอร์และ
เวลาที่มีน้ำใจและความรุนแรงของการโจมตีเมื่อวิเคราะห์
สถานการณ์การรักษาความปลอดภัย Stefanos และคณะ [8] พบว่าแฝง
ความสัมพันธ์ด้วยความช่วยเหลือของการค้นพบความรู้โดยอัตโนมัติ
และตระหนักถึงการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลการเตือน
ประโยชน์เป็นกลไกของความรู้โดยอัตโนมัติ
ค้นพบและข้อเสียคือมันไม่เคยให้
ความพึงพอใจโดยไม่ต้องปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ บางครั้งมัน
อาจจะพบว่าการจัดการที่ดีของข้อความที่ไร้ประโยชน์
หลังจากที่ฟิวชั่นข้อมูลและการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของหลายเซ็นเซอร์
เตือนข้อมูลแบบจำลองสถานการณ์การรักษาความปลอดภัยจะต้องมีการ
วัด เบส [9] คิดว่าการประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
ควรจะรวมถึงสินทรัพย์ของระบบที่ระดับของการคุกคาม
และความรุนแรงของการโจมตี Zhang และคณะ [10] รวมถึงทุกเครือข่าย
ตัวแปรสภาพแวดล้อมในสถานการณ์ความปลอดภัย
กรอบเช่นจำนวนของโฮสต์ที่สำคัญใน
เครือข่ายบริการที่มีให้โดยเจ้าภาพผลกระทบที่อาจ
จะเกิดจากการโจมตี เฉิน [11] แนะนำการหารความเสี่ยง
วิธีการประเมินในระดับที่แตกต่างกัน ตาม
โครงสร้างลำดับชั้นของการบริการโฮสต์และเครือข่ายเพื่อ
เชิงปริมาณสถานการณ์การรักษาความปลอดภัยเครือข่าย ครั้งแรกของการกำหนด
ความสำคัญของสินทรัพย์ที่ผลกระทบของการโจมตีและเก็บ
ช่องโหว่แล้วสถานการณ์ความปลอดภัยของทั้ง
เครือข่ายจะได้รับการประเมินเมื่อโจมตีเครือข่ายที่เกิดขึ้น
มันเป็นกระบวนการบูรณาการจากการรักษาความปลอดภัยเครือข่าย
ได้มาข้อมูลในการสร้างเครือข่ายการรักษาความปลอดภัย
แบบจำลองสถานการณ์ . แต่ส่วนมากของงานวิจัยที่ได้รับการมุ่งเน้นไปที่
การหลอมรวมของเหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยหรือวิธีการในการรักษาความปลอดภัย
การประเมินความเสี่ยง ทั้งหมดของพวกเขาไม่ได้มีรายละเอียดอย่างเป็นทางการของ
สถานการณ์การรักษาความปลอดภัยเครือข่ายและการขาดสถานการณ์แบบบูรณาการ
กรอบการรับรู้ กระดาษนี้ไม่เพียง แต่จะนำไปข้างหน้า
เครือข่ายอย่างเป็นทางการแบบจำลองสถานการณ์การรักษาความปลอดภัยขึ้นอยู่กับความรู้ที่
ค้นพบ แต่ยังนำเสนอแบบบูรณาการเครือข่าย
การรับรู้สถานการณ์กรอบที่สนับสนุนทั้ง
กระบวนการจากการวิเคราะห์ของเหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยในการรับรู้ของ
สถานการณ์ความปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กรอบการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายขึ้นอยู่กับ multi-sensor ฟิวชั่น
ข้อมูล [ 1 ] [ 2 ] ช่วยให้ผู้บริหารเครือข่าย
ระบุ ติดตาม และวัดเครือข่ายการโจมตีต่างๆ กับ
อ้างอิงจาก endsley ' s สถานการณ์ข่าวสารกรอบ
[ 3 ] , jibao et al . [ 4 ] รูปแบบการรับรู้สถานการณ์
การรักษาความปลอดภัยเครือข่าย ในมืออื่น ๆ , ตามเบส ' s
แนวคิด , Liu et al .[ 5 ] นำส่งต่อรูปแบบการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายจากข้อมูล

ฟิวชั่น เพื่อที่จะได้ทราบแนวโน้มการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายทั้งหมดเรา
ได้รวบรวม วิเคราะห์ จัดการที่ดีของ
ข้อมูลฟิวชั่นและ ลดอัตราอัตราบวกเท็จและเท็จ
ลบ ยู et al . [ 6 ] รายงานเตือน
ฟิวชั่นวิธีการตามทฤษฎี หลักฐาน d-s ถัว . ฟิวส์
ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ทั้งหมดที่มีความน่าเชื่อถือที่แตกต่างกันและ
น้ำหนักเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อความเตือนและ
ลดอัตราการเตือนที่ผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ สิ่งที่สำคัญคือ วิธีการเซ็ตค่า

และพลังของแต่ละตัวได้อย่างถูกต้อง Wang et al . [ 7 ] แนะนำว่าใช้เครือข่ายประสาทสำหรับที่แตกต่างกันหลายแบบ

เซ็นเซอร์ข้อมูลเวลาที่เอื้อเฟื้อ และความรุนแรงของการโจมตี เมื่อวิเคราะห์
สถานการณ์ความปลอดภัย stefanos et al . [ 8 ] พบความสัมพันธ์ที่ซ่อนเร้น

ด้วยความช่วยเหลือของการค้นพบความรู้โดยอัตโนมัติ และตระหนักการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเตือน
ข้อดีคือกลไกของการค้นพบความรู้
อัตโนมัติและข้อเสียคือ มันไม่เสมอให้
ความพึงพอใจโดยไม่ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์บางครั้งมัน
อาจพบการจัดการที่ดีของข้อความที่ไร้ประโยชน์ .
หลังจากที่ข้อมูลฟิวชั่นและการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ของข้อมูลเตือน multi-sensor
, สถานการณ์ รูปแบบการรักษาความปลอดภัยมี
วัดได้ เบส [ 9 ] คิดว่าการประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัยรวมถึง
สินทรัพย์ของระบบระดับคุกคาม
และความรุนแรงของการโจมตี Zhang et al . [ 10 ]
รวมถึงเครือข่ายทั้งหมดสิ่งแวดล้อมตัวแปรในสถานการณ์
กรอบความปลอดภัย เช่น จำนวนของโฮสต์ที่สำคัญใน
เครือข่ายบริการโดยโฮสต์ ผลกระทบอาจ
เกิดจากการโจมตี เฉิน [ 11 ] แนะนำการแบ่งวิธีการประเมินความเสี่ยง
ในระดับที่แตกต่างกัน ตามโครงสร้างลำดับชั้นของ


บริการโฮสต์และเครือข่ายเชิงสถานการณ์ความปลอดภัยเครือข่ายแรกกำหนด
ความสำคัญของทรัพย์สิน ผลกระทบของการโจมตีและรวบรวม
ช่องโหว่แล้วสถานการณ์ความปลอดภัยของเครือข่ายทั้งหมด
สามารถถูกประเมินเมื่อการโจมตีเครือข่ายเกิดขึ้น .
' s กระบวนการบูรณาการจากได้รับข้อมูลการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายเพื่อสร้างเครือข่ายความปลอดภัย

สถานการณ์จำลอง แต่ส่วนใหญ่ของการวิจัยมุ่งเน้นไปที่
การรวมตัวกันของเหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยหรือวิธีการประเมินความเสี่ยงความปลอดภัย

ทั้งหมดของพวกเขามีคำอธิบายอย่างเป็นทางการของเหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยเครือข่ายและการขาด

รวมสถานการณ์ความกรอบ กระดาษนี้จะไม่เพียง แต่จะเอาข้างหน้า
เป็นทางการตามสถานการณ์ความปลอดภัยเครือข่ายแบบค้นพบความรู้
, แต่ยัง เสนอการบูรณาการเครือข่าย
สถานการณ์ความรู้กรอบซึ่งสนับสนุนกระบวนการทั้งหมด
จากการวิเคราะห์เหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยเพื่อการรับรู้ของ
สถานการณ์ความปลอดภัย