[論文レビュー] A Distributed Intrusion Detection System Using Cooperating Agents

Jaydip Sen|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2011

Network Security and Intrusion Detection参考文献 4被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、中央集権的な分析を排除し、スケーラビリティ、フェイルセーフ、改ざんに対する耐性を実現する、完全に分散型のインシデント検出システムを提案する。エージェントは階層的に関心やデータを共有し、インシデント検出を最低レベルでローカルに実行する。実験により、プロトタイプ実装においても不正な活動の効果的な検出が確認された。

ABSTRACT

The current intrusion detection systems have a number of problems that limit their configurability, scalability and efficiency. There have been some propositions about distributed architectures based on multiple independent agents working collectively for intrusion detection. However, these distributed intrusion detection systems are not fully distributed as most of them centrally analyze data collected from distributed nodes which may lead to a single point of failure. In this paper, a distributed intrusion detection architecture is presented that is based on autonomous and cooperating agents without any centralized analysis components. The agents cooperate by using a hierarchical communication of interests and data, and the analysis of intrusion data is made by the agents at the lowest level of the hierarchy. This architecture provides significant advantages in scalability, flexibility, extensibility, fault tolerance, and resistance to compromise. A proof-of-concept prototype is developed and experiments have been conducted on it. The results show the effectiveness of the system in detecting intrusive activities.

研究の動機と目的

• 既存のインシデント検出システムの限界、特にスケーラビリティ、設定の柔軟性、中央集権的分析に依存する点を是正すること。
• 中央集権的なデータ分析コンponentを排除することで、単一障害点を排除すること。
• 階層的通信を通じて協調する自律的エージェントを用いて、スケーラブルでフェイルセーフかつ拡張性のあるアーキテクチャを設計すること。
• エッジのエージェントレベルでインシデントデータの分散分析を可能にすることで、システムのレジリエンスと効率性を向上させること。
• プロトタイプ実装を通じて、完全に分散型モデルの実現可能性と有効性を示すこと。

提案手法

• エージェントは階層的アーキテクチャを採用し、最低レベルのエージェントが収集したデータを用いてローカルにインシデント検出を実行する。
• エージェントは階層的に関心やデータを共有することで、中央集権的制御なしに協調的な検出を実現する。
• 自律的エージェントは独立して動作し、事前に定義された関心に基づいて関連する検出情報のみを共有することで協調する。
• インシデント検出ロジックはエッジのエージェントに実装され、中央分析ユニットに依存しない。
• モジュラーなエージェント設計により、動的再構成と拡張性がサポートされる。
• 実際のネットワークトラフィックを用いてシステム挙動を評価するため、プロトタイプ実装とテストが実施された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中央集権的な分析コンponentを排除した完全に分散型のインシデント検出システムを設計できるか？
• RQ2 自律的エージェントが、スケーラビリティとフェイルセーフ性を維持しながら、効果的にインシデントを検出するためにはどう協調すべきか？
• RQ3 関心とデータの階層的通信が、システムのパフォーマンスと検出精度に与える影響は何か？
• RQ4 エッジのエージェントによるローカル分析は、中央集約なしに効果的なインシデント検出を達成できるか？
• RQ5 提案アーキテクチャは、従来のモデルと比較して、改ざんや単一障害点に対してどのように耐性を示すか？

主な発見

• 提案システムは、すべての分析機能を最低レベルのエージェントに分散させることで、単一障害点を効果的に排除した。
• 階層的通信モデルにより、協調エージェント間での効率的かつスケーラブルなデータ共有が可能になった。
• プロトタイプは、実世界のテストシナリオにおいて不正な活動の効果的な検出を示した。
• システムは高いフェイルセーフ性を示しており、1つのエージェントの障害が全体の検出プロセスを損なわない。
• アーキテクチャは拡張性と適応性をサポートしており、エージェントの動的な追加や削除が可能である。
• システムは高い設定の柔軟性とレジリエンスを維持しており、耐久性とスケーラビリティにおいて、従来の中央集権モデルを上回った。