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Tesi etd-05152012-175953


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
CASELLA, ALESSANDRO
URN
etd-05152012-175953
Title
Tecniche di Network Anomaly Detection Multidimensionale
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Commissione
relatore Prof. Pagano, Michele
relatore Prof. Giordano, Stefano
relatore Ing. Pepe, Teresa
relatore Ing. Callegari, Christian
Parole chiave
  • intrusion detection system
  • anomaly detection
  • multidimensionalità
Data inizio appello
18/06/2012;
Consultabilità
completa
Riassunto analitico
La continua diffusione delle tecnologie che permettono di trasmettere informazioni attraverso la rete Internet a velocità sempre maggiori e la costante crescita dell&#39;impiego della rete stessa per fornire servizi rendono necessario lo sviluppo di tecniche sempre più veloci ed efficaci per la protezione da possibili attacchi informatici.<br>In questa tesi focalizziamo l&#39;attenzione sugli Intrusion Detection System (IDS), quei sistemi utilizzati per identificare attività dannose non autorizzate che hanno superato eventuali misure di prevenzione. In particolare vengono trattati sistemi che eseguono un&#39;analisi statistica, con lo scopo di rilevare anomalie nell&#39;andamento di parametri relativi al traffico di rete.<br>L&#39;obiettivo è quello di sviluppare nuovi IDS &#34;multidimensionali&#34;, che monitorano contemporaneamente più serie temporali di dati con l&#39;impiego di un unico algoritmo di change detection, per individuare intrusioni di tipo diverso.<br>Dalle prove sperimentali eseguite, sono state ottenute prestazioni simili a quelle proprie di sistemi monodimensionali applicati separatamente a ciascuna sequenza analizzata: il nuovo approccio dimostra quindi vantaggi in termini di costo computazionale.
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