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Comidds: Una Nuova Risorsa per Dataset di Rilevamento Intrusioni

Comidds offre informazioni aggiornate sui dataset per la ricerca sulla rilevazione delle intrusioni.

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Indice

Nel mondo digitale di oggi, molte organizzazioni devono affrontare minacce da attacchi informatici. I sistemi di Rilevamento delle intrusioni (IDS) aiutano a identificare queste minacce analizzando dati provenienti da diverse fonti. I Ricercatori studiano quanto siano efficaci questi sistemi testandoli su Set di dati diversi. Tuttavia, trovare il set di dati giusto per i test può essere una sfida a causa del gran numero di opzioni disponibili e della loro qualità variabile.

L'importanza dei set di dati

I set di dati sono raccolte di dati che i ricercatori usano per analizzare quanto bene funzionano i loro metodi di rilevamento delle intrusioni. Questi set di dati possono includere esempi di attività normali e vari tipi di attacchi. L'obiettivo è valutare quanto bene un sistema di rilevamento può identificare reali minacce in base a questi dati. Senza i set di dati giusti, i ricercatori possono trarre conclusioni sbagliate sull'efficacia dei loro metodi.

Sfide nel trovare set di dati adatti

Ci sono molti set di dati disponibili, ma non tutti sono adatti per ogni tipo di ricerca. Alcuni set di dati sono vecchi o scarsamente documentati, rendendo difficile per i ricercatori capire se funzioneranno per le loro esigenze. Altri set di dati potrebbero contenere errori o potrebbero non rappresentare completamente le situazioni reali. Quindi, scegliere il set di dati giusto è fondamentale.

La necessità di informazioni aggiornate

Molti sondaggi esistenti sui set di dati per il rilevamento delle intrusioni forniscono informazioni limitate. Potrebbero essere obsoleti e non riflettere la ricerca più recente o i set di dati. Questo può portare i ricercatori a utilizzare set di dati senza comprendere le loro limitazioni, influenzando così la validità dei loro risultati. Pertanto, c'è bisogno di una risorsa completa e continuamente aggiornata per i ricercatori.

Presentazione di Comidds

Comidds è una nuova piattaforma che mira a risolvere questi problemi offrendo un sondaggio dettagliato e aggiornato sui set di dati per il rilevamento delle intrusioni. Fornisce informazioni strutturate su vari set di dati, facilitando ai ricercatori la ricerca di ciò di cui hanno bisogno. I ricercatori possono rapidamente vedere i dettagli chiave di ciascun set di dati e capire i loro punti di forza e di debolezza.

Come funziona Comidds

Comidds è strutturato come un sito web sostenuto da un repository pubblico. Questo significa che può essere aggiornato regolarmente e i ricercatori possono contribuire. Attualmente copre molti set di dati e fornisce informazioni dettagliate su ciascuno di essi. Questo include i tipi di dati disponibili, l'ambiente in cui sono stati raccolti e link a ricerche correlate.

Caratteristiche di Comidds

  1. Descrizioni dettagliate: Ogni set di dati ha la sua pagina con una descrizione approfondita, aiutando i ricercatori a capire cosa è incluso e come può essere usato.

  2. Caratteristiche chiave: Comidds evidenzia le caratteristiche importanti di ogni set di dati, compresi i tipi di dati (come il traffico di rete o i file di log), i sistemi operativi coinvolti e come i dati sono etichettati.

  3. Informazioni pratiche: Le descrizioni sono progettate per aiutare i ricercatori a prendere decisioni informate su quali set di dati utilizzare. Questo include riassunti dei punti di forza e di debolezza di ciascun set di dati.

  4. Facilità di accesso: Comidds è facile da usare e consente ai ricercatori di ordinare e filtrare facilmente i set di dati in base alle loro esigenze specifiche.

  5. Aggiornamenti continui: La piattaforma viene aggiornata regolarmente con nuovi set di dati e informazioni, garantendo che i ricercatori abbiano sempre accesso ai dati più recenti.

  6. Contributi della Comunità: I ricercatori possono contribuire con nuovi set di dati o miglioramenti alle voci esistenti, rendendo Comidds uno sforzo collaborativo.

Valutazione dei set di dati

Quando i ricercatori vogliono includere un set di dati in Comidds, lo analizzano in base a diverse caratteristiche chiave. Questo processo implica esaminare quanto bene è documentato il set di dati, la natura dell'attività che cattura e l'accuratezza delle etichette fornite. L'obiettivo è garantire che ogni set di dati incluso in Comidds soddisfi determinati standard di qualità.

Processo di raccolta dei set di dati

Comidds è iniziato esaminando sondaggi esistenti e identificando set di dati che soddisfacessero i suoi criteri. Questo ha comportato la ricerca di pubblicazioni accademiche e la filtrazione di quelle che non soddisfacevano standard specifici, come non essere disponibili pubblicamente o mancare di dati rilevanti.

Il processo di valutazione aiuta a garantire che solo i set di dati più pertinenti e utili siano inclusi. Man mano che emergono nuovi set di dati, Comidds continuerà ad aggiungere alla sua collezione, rendendola una risorsa in crescita per i ricercatori.

Visualizzazione delle informazioni sui set di dati

Uno dei punti di forza di Comidds è la sua capacità di presentare le informazioni in modo visivo. I ricercatori possono visualizzare grafici e tabelle che illustrano i dettagli chiave sui set di dati, come i tipi di dati inclusi e gli anni in cui sono stati creati. Questo rende più facile comprendere il panorama dei set di dati disponibili a colpo d'occhio.

Importanza del feedback della comunità

Il feedback della comunità di ricerca è fondamentale per il continuo successo di Comidds. I ricercatori possono condividere le loro intuizioni, suggerire nuovi set di dati e segnalare eventuali errori nelle voci esistenti. Questo aiuta a migliorare la qualità e l'usabilità complessiva della risorsa.

Conclusione

Comidds mira a colmare il divario nelle risorse disponibili per i set di dati per il rilevamento delle intrusioni. Offrendo un sondaggio dettagliato e continuamente aggiornato, aiuta i ricercatori a scegliere set di dati appropriati per testare i loro metodi. Man mano che il campo continua a evolvere, Comidds rimarrà uno strumento importante per coloro che studiano le minacce informatiche e sviluppano metodi migliori per il loro rilevamento.

La continua crescita e miglioramento di Comidds dipende dall'apporto della comunità di ricerca, garantendo che rimanga rilevante e utile. In definitiva, questa piattaforma è progettata per supportare una ricerca valida nell'area cruciale del rilevamento delle intrusioni e della sicurezza informatica.

Fonte originale

Titolo: Introducing a Comprehensive, Continuous, and Collaborative Survey of Intrusion Detection Datasets

Estratto: Researchers in the highly active field of intrusion detection largely rely on public datasets for their experimental evaluations. However, the large number of existing datasets, the discovery of previously unknown flaws therein, and the frequent publication of new datasets make it hard to select suitable options and sufficiently understand their respective limitations. Hence, there is a great risk of drawing invalid conclusions from experimental results with respect to detection performance of novel methods in the real world. While there exist various surveys on intrusion detection datasets, they have deficiencies in providing researchers with a profound decision basis since they lack comprehensiveness, actionable details, and up-to-dateness. In this paper, we present COMIDDS, an ongoing effort to comprehensively survey intrusion detection datasets with an unprecedented level of detail, implemented as a website backed by a public GitHub repository. COMIDDS allows researchers to quickly identify suitable datasets depending on their requirements and provides structured and critical information on each dataset, including actual data samples and links to relevant publications. COMIDDS is freely accessible, regularly updated, and open to contributions.

Autori: Philipp Bönninghausen, Rafael Uetz, Martin Henze

Ultimo aggiornamento: 2024-08-05 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2408.02521

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.02521

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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