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Frequently, port scans are early indicators of more serious attacks. Unfortunately, the detection of slow port scans in company networks is challenging due to the massive amount of network data. This paper proposes an innovative approach for preprocessing flow-based data which is specifically tailored to the detection of slow port scans. The preprocessing chain generates new objects based on flow-based data aggregated over time windows while taking domain knowledge as well as additional knowledge about the network structure into account. The computed objects are used as input for the further analysis. Based on these objects, we propose two different approaches for detection of slow port scans. One approach is unsupervised and uses sequential hypothesis testing whereas the other approach is supervised and uses classification algorithms. We compare both approaches with existing port scan detection algorithms on the flow-based CIDDS-001 data set. Experiments indicate that the proposed approaches achieve better detection rates and exhibit less false alarms than similar algorithms.
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Laufzeit: 15.07.2019 - 14.09.2022
Forschungsschwerpunkt: HRK Schwerpunkt Sensorik und Analytik
OBELISK
Online-Basierte Ereignisanalyse im Sicherheitsbereich bei KMUs
Übersicht
Dauer:
15.07.2019 - 14.09.2022
Dauerhaft:
International:
Nein
Links:
Förderkennzeichen:
IUK624/002
Förderprogramm:
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie - Information- und Kommunikationstechnik
Forschungsschwerpunkt:
HRK Schwerpunkt Sensorik und Analytik
Projektträger:
Projektförderung:
- Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie
Schlagworte:
Förderprogramm:
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie - Information- und Kommunikationstechnik
Mittelgeber:
Projektbeschreibung
Veröffentlichungen im Web
Datum
01.01.2018
Veroeffentlichungsart
Zeitschriftenbeiträge
Forschungsschwerpunkt
HRK Schwerpunkt Sensorik und Analytik
Autoren
M. Ring, Dieter Landes, A. Hotho
Titel
Detection of slow port scans in flow-based network traffic
Medien
PLOS ONE
Abstract
Frequently, port scans are early indicators of more serious attacks. Unfortunately, the detection of slow port scans in company networks is challenging due to the massive amount of network data. This paper proposes an innovative approach for preprocessing flow-based data which is specifically tailored to the detection of slow port scans. The preprocessing chain generates new objects based on flow-based data aggregated over time windows while taking domain knowledge as well as additional knowledge about the network structure into account. The computed objects are used as input for the further analysis. Based on these objects, we propose two different approaches for detection of slow port scans. One approach is unsupervised and uses sequential hypothesis testing whereas the other approach is supervised and uses classification algorithms. We compare both approaches with existing port scan detection algorithms on the flow-based CIDDS-001 data set. Experiments indicate that the proposed approaches achieve better detection rates and exhibit less false alarms than similar algorithms.
Heft
9
Band
2018 13
Peer reviewed
Ja
Zitierung
Ring, M.; Landes, Dieter; Hotho, A. (2018): Detection of slow port scans in flow-based network traffic. PLOS ONE 2018 13 (9). DOI: 10.1371/journal.pone.0204507
