BLATTA: Early Exploit Detection on Network Traffic with Recurrent Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Pratomo, Baskoro A.
Burnap, Pete
Theodorakopoulos, George
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Detecting exploits is crucial since the effect of undetected ones can be devastating.
Identifying their presence on the network allows us to respond and block their malicious payload before they cause damage to the system.
Inspecting the payload of network traffic may offer better performance in detecting exploits as they tend to hide their presence and behave similarly to legitimate traffic.
Previous works on deep packet inspection for detecting malicious traffic regularly read the full length of application layer messages.
As the length varies, longer messages will take more time to analyse, during which time the attack creates a disruptive impact on the system.
Hence, we propose a novel early exploit detection mechanism that scans network traffic, reading only 35.21% of application layer messages to predict malicious traffic while retaining a 97.57% detection rate and a 1.93% false positive rate.
Our recurrent neural network- (RNN-) based model is the first work to our knowledge that provides early prediction of malicious application layer messages, thus detecting a potential attack earlier than other state-of-the-art approaches and enabling a form of early warning system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pratomo, Baskoro A.& Burnap, Pete& Theodorakopoulos, George. 2020. BLATTA: Early Exploit Detection on Network Traffic with Recurrent Neural Networks. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208609
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pratomo, Baskoro A.…[et al.]. BLATTA: Early Exploit Detection on Network Traffic with Recurrent Neural Networks. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208609
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pratomo, Baskoro A.& Burnap, Pete& Theodorakopoulos, George. BLATTA: Early Exploit Detection on Network Traffic with Recurrent Neural Networks. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208609
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208609
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر