IDU-Detector：用于鲁棒伪装攻击检测的协同框架
密码学与安全
2024-11-12 v1
摘要
在数字时代，用户将个人数据存储在公司数据库中，使数据安全成为企业管理的核心。鉴于广泛的攻击面，资产面临弱认证、漏洞和恶意软件等挑战。攻击者可能利用漏洞获得未经授权的访问，伪装成合法用户。此类攻击可能导致隐私泄露、业务中断、经济损失和声誉损害。复杂的攻击向量模糊了内部威胁与外部威胁之间的界限。为此，我们引入了 IDU-Detector，将入侵检测系统（IDS）与用户和实体行为分析（UEBA）相结合。这种集成监控未经授权的访问，弥合系统差距，确保持续监控，并增强威胁识别能力。现有的内部威胁数据集缺乏深度和对多样化攻击向量的覆盖。这阻碍了检测技术应对复杂攻击面的能力。我们提出了新的、多样化的数据集，覆盖更多攻击场景，增强了检测技术。测试我们的框架，IDU-Detector 达到了平均准确率 98.96% 和 99.12%。这些结果表明该方法在检测攻击、提高安全性和响应速度以及提供更高的资产安全保障方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2411.06172,
title = {IDU-Detector: A Synergistic Framework for Robust Masquerader Attack Detection},
author = {Zilin Huang and Xiulai Li and Xinyi Cao and Ke Chen and Longjuan Wang and Logan Bo-Yee Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06172},
year = {2024}
}