Graph- Based Network Anomaly Detection

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

The ability to analyze data formed as a graph has become essential in many areas for detecting unusual patterns. One of the most critical areas in detecting cyber-attacks is anomaly detection, yet there is no much work that has been performed for discovering anomalies in Graph-Based data. In this thesis, we implemented a Graph-Based approach to reveal anomalies within network flow by observing deviations from normal flow using graph metrics. We utilize eight graph metrics to measure the behavior of each node based on its position and type of connections. Each network flow is transformed into either IP_Based or SOCKET_Based graph model according to the impact of the targeted attack within the flow. We evaluate the effectiveness and performance of our algorithm for each anomaly type by using a benchmark CICIDS2017 dataset. Also, we conducted comparisons between our proposed approach and two existing Anomaly detection methods, first, with Network Anomaly Detection System (SNORT), and against a Graph-Based Anomaly Detection method. Our Proposed approach demonstrated the efficiency of exploring a graph-based structure of network flow to detect network cyber-attacks.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

ecf2f1d3-9b87-437c-85f7-86bbd847e1a9

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

848520_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

كشف شذوذ الشبكة باستخدام الهيكلة البيانية

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Emad Ramadan ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"أحمد محمد صالح النذير","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Graph- Based Network Anomaly Detection

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

القدرة على تحليل البيانات التي تمت هيكلتها كرسم بياني، أصبحت ضرورية في العديد من المجالات للكشف عن الأنماط غير العادية. يعد الكشف عن الشذوذ من أهم المجالات في الكشف عن الهجمات السيبرانية، وومع ذلك لا يوجد العديد من الأعمال التي تمت للقيام باكتشاف الشذوذ عن طريق تحليل البيانات المهيكلة بطريقة الرسم البياني. في هذه الأطروحة ، قمنا بتنفيذ نهج جديد قائم على الرسم البياني للكشف عن الشذوذ الموجود داخل بيانات الشبكة من خلال ملاحظة الانحرافات عن التدفق الطبيعي باستخدام مقاييس الرسم البياني. ونحن هنا نقوم باستخدام ثمانية مقاييس بيانية لقياس سلوك كل عقدة بناءً على موقعها ونوع اتصالاتها. يتم تحويل كل بيانات الشبكة إلى نموذج بياني مستند إلى اما البناء عن طريق عناوين العقد أوعن طريق دمج العناوين بالمنافذ، وذلك وفقًا لتأثير الهجوم المستهدف داخل التدفق. وكما قمنا بتقييم فعالية وأداء الخوارزمية الخاصة بنا لكل نوع شاذ باستخدام مجموعة بيانات CICIDS2017 المعيارية. أيضًا ، أجرينا مقارنات بين نهجنا المقترح وطريقتين موجودتين للكشف عن الشذوذ ، أولاً ، مع نظام الكشف عن الشذوذ الشبكي (SNORT) ، وثانيا، طريقة مختلفة للكشف عن الشذوذ القائمة على الرسم البياني. وقد أظهر نهجنا المقترح كفاءة في استكشاف الهجمات الالكترونية على الشبكة من خلال التحقق من سلوكها في الهيكلة البيانية.

إشراف وإعداد

الإشراف

Emad Ramadan

الإعداد

أحمد محمد صالح النذير

الاقتباسات الببليوغرافية