SISTEMAS DE DETECCIÓN DE INTRUSOS (IDS)

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2 SISTEMAS DE DETECCIÓN DE INTRUSOS (IDS)
Evolución Componentes Jerarquía Clasificación Estructura Aplicaciones Comerciales Interrelación con otros Dominios del Conocimiento RECONOCIMIENTO DE PATRONES Estructura y Componentes Aplicaciones Prácticas Metodología Supervisada y no Supervisada Sub- Disciplinas con Aproximaciones Estadísticas, Gramaticales, Sintácticas y Combinatorias

3 IDS - COMPORTAMIENTO Enfoque Estadístico Selección de Características Belief Networks Generación de Patrones Predictivos Redes Neuronales IDS - CONOCIMIENTO Probabilidad Condicional Sistemas Expertos Estados de Transición Modelos de Detección

4 OPERACIONES BÁSICAS Sensores Segmentación y Agrupamiento Extracción de Características Clasificación Procesamiento APRENDIZAJE Supervisado No Supervisado Aprendizaje Reforzado

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6 REPRESENTACIÓN Existencia Secuencia Re-Patrones Otros Patrones EJEMPLO Backdoor.rules, v /02/07 22:04:38 alert udp $EXTERNAL_NET any -> $HOME_NET 2140 (msg:"BACKDOOR DeepThroat 3.1 Connection attempt"; content:"00"; depth:2; classtype:misc-activity; sid:1980; rev:1;)

7 BENEFICIOS Independencia de la Disposición del Evento Especificaciones Declarativas Creación de Patrones Dinámicos Independencia del Origen de los Eventos Múltiple Flujo de Eventos Portabilidad CARACTERÍSTICAS Reconocimiento Incremental Priorización de Patrones Identificación Completa Generalidad Eficiencia Comportamiento en Tiempo Real Portabilidad Enmascaramiento Escalabilidad Uso Adecuado de los Recursos

8 CONSIDERACIONES Identificar el Ataque Detectar Permutaciones Integridad de los Datos Métodos Pasivos Nivel de Tráfico Recursos Definición del Patrón

9 IDS & RECONOCIMIENTO DE PATRONES
McGill University Pattern Recognition Group SEGURIDAD INFORMÁTICA citeseer.nj.nec.com