论文精选

基于亚正态模糊模型的IDS告警优先级排序

Risk Averse Alert Prioritization for IDS Using Subnormal Gaussian Fuzzy Models

精选理由

安全运营团队终于有了一个可解释、可调参的告警优先级方案,能直接缓解告警疲劳问题,做SOC分析的建议点开看看实验效果。

AI 摘要

现代入侵检测系统每天产生数千条告警,但大量误报和低影响事件导致告警疲劳,严重制约安全运营效率。该论文提出一种基于亚正态模糊数的告警优先级排序框架,显式建模威胁严重性、检测置信度和组织风险态度三种不确定性来源。每个告警被表示为模糊数,核心表示严重性,扩散表示不确定性,高度反映检测可靠性。通过排序指标进行优先级排序,并允许组织通过风险态度参数调整安全姿态。在CIC-IDS2017和NSL-KDD数据集上的实验表明,该框架在检测器退化情况下比基线方法更鲁棒(NDCGrel@100为0.9963 vs 0.8215),且在中置信度告警中具有明显区分度。

AI 翻译 · 中文

现代入侵检测系统每天产生数千条告警,但大量误报和低影响事件导致告警疲劳,严重制约安全运营效率。该论文提出一种基于亚正态模糊数的告警优先级排序框架,显式建模威胁严重性、检测置信度和组织风险态度三种不确定性来源。每个告警被表示为模糊数,核心表示严重性,扩散表示不确定性,高度反映检测可靠性。通过排序指标进行优先级排序,并允许组织通过风险态度参数调整安全姿态。在CIC-IDS2017和NSL-KDD数据集上的实验表明,该框架在检测器退化情况下比基线方法更鲁棒(NDCGrel@100为0.9963 vs 0.8215),且在中置信度告警中具有明显区分度。

arXiv cs.AIModern intrusion detection systems generate thousands of alerts daily, but alert fatigue severely limits security operations effectiveness due to too many false positives or low-impact events. We address this by proposin