In this paper, an overview of artificial immune systems (AIS) used in intrusion detection systems (IDS) is provided, along with a review of recent efforts in this field of cybersecurity. In particular, the focus is on the negative selection algorithm (NSA), a popular, prominent algorithm of the AIS domain based on the human immune system. IDS offer intrusion detection capabilities, both locally and in a network environment. The paper offers a review of recent solutions employing AIS in IDS, capable of detecting anomalous network traffic/breaches and operating system file infections caused by malware. A discussion regarding the reviewed research is presented with an analysis and suggestions for further research, and then the work is concluded.
Ochrona systemu operacyjnego przed infekcjami wirusowymi jest zagadnieniem, nad którym od kilku dekad pracują projektanci oprogramowania antywirusowego. Rosnąca w ostatnich latach złożoność szkodliwego oprogramowania skłoniła naukowców do poszukiwania inspiracji w rozwiązaniach naturalnych, takich jak układ immunologiczny ssaków. W artykule przedstawiono system wykrywania intruzów w systemie operacyjnym wykorzystujący algorytm negatywnej selekcji. Algorytm ten wykorzystuje ciągi binarne zwane receptorami do wykrywania zmian w chronionych programach. W systemie zaimplementowano dwie metody generacji receptorów: metodę losową i metodę szablonów. Metody te zostały przetestowane eksperymentalnie. Wyniki działania metod przeanalizowano i porównano, a następnie wyciągnięto wnioski.
EN
Protection of the operating system against virus infections is an area of research which has been worked on by antivirus software designers since several decades. Increasing malware complexity led scientists to seek inspiration in natural solutions, such as the mammal immune system. In the article, an intrusion detection system has been proposed. The system’s inner workings are based on the negative selection algorithm. The algorithm uses binary strings called receptors to detect modifications in the protected programs. In the system, two receptor generation methods have been presented: the random generation method and the template generation method. The methods have been tested experimentally. The results of both methods have been analysed and compared, and conclusions have been drawn.
Zabezpieczenie systemu operacyjnego przed zagrożeniami jest od lat obszarem badań wielu naukowców i konstruktorów oprogramowania antywirusowego. Nowe, skomplikowane zagrożenia pojawiają się w szybkim tempie, co skłoniło badaczy do poszukiwania nowoczesnych metod ich wykrywania. W artykule zaprezentowano badania wykrywalności zagrożeń w systemie operacyjnym przy pomocy sztucznego systemu immunologicznego w zależności od podanych parametrów wejściowych algorytmów. System składa się z bloków: sterującego, generacji receptorów i wykrywania anomalii. Blok generacji receptorów konstruuje ciągi binarne zwane receptorami do wykrywania przy ich pomocy anomalii w programach. Blok wykrywania anomalii korzysta z wygenerowanego zestawu receptorów do detekcji zagrożeń. W pracy przedstawiono wyniki badań wykrywalności anomalii w zależności od podanej liczby bitów receptora i progu aktywacji, a następnie przeanalizowano je i podsumowano.
EN
The protection of operating systems against malware has been a field of research for many scientists and antivirus software designers for years now. New, complicated dangerous software appears rapidly, which inspired the researchers to look for unconventional, novel solutions for malware detection. In the paper, an original research of malware detection rates achieved by an artificial immune system using specific input parameters is presented. The system consists of control, receptor generation and anomaly detection units. The receptor generation unit constructs binary strings called receptors used to recognize foreign program structures. The anomaly detection unit uses generated receptors to detect malware in the monitored program. In the work, presented are the results of research of malware detection rates with regard to receptor bit count and activation threshold. The results are analyzed and concluded.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.