Jorge Maestre Vidal , Luis Javier García Villalba
Los ataques enmascarados constituyen la actividad malintencionada perpetrada a partir de robos de identidad, entre la que se incluye la escalada de privilegios o el acceso no autorizados a activos del sistema.
Este trabajo propone un sistema de detección de atacantes enmascarados mediante la observación de las secuencias de acciones llevadas a cabo por los usuarios legítimos del sistema.
La clasificación de la actividad monitorizada es modelada y clasificada en base a algoritmos de alineamiento de secuencias locales.
Para la validación del etiquetado se incorpora la prueba estadística no paramétrica de Mann-Whitney.
Esto permite el análisis de secuencias en tiempo real. La experimentación realizada considera los conjuntos de muestras de Schonlau.
La tasa de acierto al detectar ataques enmascarados es 98,3% y la tasa de falsos positivos es 0,77 %.
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