Evolving features-algorithms knowledge map to support NIDS data intelligence and learning loop architecting – a generalised approach to NIDS pattern feature space knowledge processing

This paper describes a proposed new approach to the Computer Network Security Intrusion Detection Systems (NIDS) application domain knowledge processing focused on a topic map technology-enabled representation of features of the threat pattern space as well as the knowledge of situated efficacy of alternative candidate algorithms for pattern recognition within the NIDS domain. Thus an integrative knowledge representation framework for virtualisation, data intelligence and learning loop architecting in the NIDS domain is described together with specific aspects of its deployment.

Étude sur les oiseaux : architecture des nids /

"Ouvrage couronné par la Société d'agriculture de France dans sa séance publique annuelle du 27 juin 1875: médaille d'argent."

Écologie de la nidification de la buse pattue dans le Haut-Arctique et vulnérabilité des nids aux risques géomorphologiques

Les caractéristiques physiques d’un site de nidification peuvent influencer la probabilité qu’il soit utilisé et l’issue des tentatives de nidification. La buse pattue (Buteo lagopus) construit un imposant nid, qui peut être réutilisé plusieurs années, en bordure des falaises et des versants en Arctique. Ces habitats escarpés sont perturbés par des mouvements de masse pouvant entraîner la destruction de sites critiques pour la reproduction des buses. Nous avons d’abord examiné l’effet de plusieurs variables environnementales et de la réutilisation d’un nid sur la reproduction de la buse pattue. Ensuite, nous avons évalué la vulnérabilité des nids aux mouvements de masse et identifié les facteurs environnementaux associés à la persistance des nids. L’étude s’est déroulée à l’île Bylot (Nunavut) de 2007 à 2015. La probabilité qu’un nid soit utilisé par un couple augmentait avec la distance du nid actif le plus proche, la présence d’un surplomb au-dessus du nid et la densité des lemmings. Les nids accessibles aux renards et orientés vers le nord étaient associés à un moins bon succès reproducteur. Celui-ci était aussi positivement relié à la densité estivale de lemmings et négativement relié aux précipitations. Nos résultats suggèrent que les caractéristiques physiques du site de nidification offrant un microclimat favorable et une protection contre les prédateurs reflètent des sites de haute qualité. Le succès reproducteur était similaire entre les nouveaux nids et ceux préexistants, suggérant que la construction d’un nid n’entraîne pas de coût sur la reproduction à court terme. Parmi les 82 nids connus, près du tiers ont été détruits par des mouvements de masse et parmi ceux encore intacts, la majorité sont à risque modéré et haut de l’être. La probabilité de destruction était élevée pour les nids construits sur des sédiments non consolidés et positivement associée aux fortes précipitations. La hausse anticipée des précipitations due aux changements climatiques est susceptible d’augmenter la vulnérabilité des nids aux mouvements de masse ce qui pourrait ultimement réduire la disponibilité de sites appropriés pour la reproduction de ce rapace.

Experimenting with an intrusion detection system for encrypted networks

Network-based Intrusion Detection Systems (NIDSs) analyse network traffic to detect instances of malicious activity. Typically, this is only possible when the network traffic is accessible for analysis. With the growing use of Virtual Private Networks (VPNs) that encrypt network traffic, the NIDS can no longer access this crucial audit data. In this paper, we present an implementation and evaluation of our approach proposed in Goh et al. (2009). It is based on Shamir's secret-sharing scheme and allows a NIDS to function normally in a VPN without any modifications and without compromising the confidentiality afforded by the VPN.

Intrusion detection system for encrypted networks using secret-sharing schemes

Secret-sharing schemes describe methods to securely share a secret among a group of participants. A properly constructed secret-sharing scheme guarantees that the share belonging to one participant does not reveal anything about the shares of others or even the secret itself. Besides the obvious feature which is to distribute a secret, secret-sharing schemes have also been used in secure multi-party computations and redundant residue number systems for error correction codes. In this paper, we propose that the secret-sharing scheme be used as a primitive in a Network-based Intrusion Detection System (NIDS) to detect attacks in encrypted networks. Encrypted networks such as Virtual Private Networks (VPNs) fully encrypt network traffic which can include both malicious and non-malicious traffic. Traditional NIDS cannot monitor encrypted traffic. Our work uses a combination of Shamir's secret-sharing scheme and randomised network proxies to enable a traditional NIDS to function normally in a VPN environment. In this paper, we introduce a novel protocol that utilises a secret-sharing scheme to detect attacks in encrypted networks.

Detecting attacks in encrypted networks using secret-sharing schemes

Secret-sharing schemes describe methods to securely share a secret among a group of participants. A properly constructed secret-sharing scheme guarantees that the share belonging to one participant does not reveal anything about the shares of others or even the secret itself. Besides being used to distribute a secret, secret-sharing schemes have also been used in secure multi-party computations and redundant residue number systems for error correction codes. In this paper, we propose that the secret-sharing scheme be used as a primitive in a Network-based Intrusion Detection System (NIDS) to detect attacks in encrypted Networks. Encrypted networks such as Virtual Private Networks (VPNs) fully encrypt network traffic which can include both malicious and non-malicious traffic. Traditional NIDS cannot monitor such encrypted traffic. We therefore describe how our work uses a combination of Shamir's secret-sharing scheme and randomised network proxies to enable a traditional NIDS to function normally in a VPN environment.

Intrusion detection framework for encrypted networks

Network-based Intrusion Detection Systems (NIDSs) monitor network traffic for signs of malicious activities that have the potential to disrupt entire network infrastructures and services. NIDS can only operate when the network traffic is available and can be extracted for analysis. However, with the growing use of encrypted networks such as Virtual Private Networks (VPNs) that encrypt and conceal network traffic, a traditional NIDS can no longer access network traffic for analysis. The goal of this research is to address this problem by proposing a detection framework that allows a commercial off-the-shelf NIDS to function normally in a VPN without any modification. One of the features of the proposed framework is that it does not compromise on the confidentiality afforded by the VPN. Our work uses a combination of Shamir’s secret-sharing scheme and randomised network proxies to securely route network traffic to the NIDS for analysis. The detection framework is effective against two general classes of attacks – attacks targeted at the network hosts or attacks targeted at framework itself. We implement the detection framework as a prototype program and evaluate it. Our evaluation shows that the framework does indeed detect these classes of attacks and does not introduce any additional false positives. Despite the increase in network overhead in doing so, the proposed detection framework is able to consistently detect intrusions through encrypted networks.

Data preprocessing for anomaly based network intrusion detection : a review

Data preprocessing is widely recognized as an important stage in anomaly detection. This paper reviews the data preprocessing techniques used by anomaly-based network intrusion detection systems (NIDS), concentrating on which aspects of the network traffic are analyzed, and what feature construction and selection methods have been used. Motivation for the paper comes from the large impact data preprocessing has on the accuracy and capability of anomaly-based NIDS. The review finds that many NIDS limit their view of network traffic to the TCP/IP packet headers. Time-based statistics can be derived from these headers to detect network scans, network worm behavior, and denial of service attacks. A number of other NIDS perform deeper inspection of request packets to detect attacks against network services and network applications. More recent approaches analyze full service responses to detect attacks targeting clients. The review covers a wide range of NIDS, highlighting which classes of attack are detectable by each of these approaches. Data preprocessing is found to predominantly rely on expert domain knowledge for identifying the most relevant parts of network traffic and for constructing the initial candidate set of traffic features. On the other hand, automated methods have been widely used for feature extraction to reduce data dimensionality, and feature selection to find the most relevant subset of features from this candidate set. The review shows a trend toward deeper packet inspection to construct more relevant features through targeted content parsing. These context sensitive features are required to detect current attacks.

Efficient Regular Expression Pattern Matching for Network Intrusion Detection Systems using Modified Word-based Automata

Network Intrusion Detection Systems (NIDS) intercept the traffic at an organization's network periphery to thwart intrusion attempts. Signature-based NIDS compares the intercepted packets against its database of known vulnerabilities and malware signatures to detect such cyber attacks. These signatures are represented using Regular Expressions (REs) and strings. Regular Expressions, because of their higher expressive power, are preferred over simple strings to write these signatures. We present Cascaded Automata Architecture to perform memory efficient Regular Expression pattern matching using existing string matching solutions. The proposed architecture performs two stage Regular Expression pattern matching. We replace the substring and character class components of the Regular Expression with new symbols. We address the challenges involved in this approach. We augment the Word-based Automata, obtained from the re-written Regular Expressions, with counter-based states and length bound transitions to perform Regular Expression pattern matching. We evaluated our architecture on Regular Expressions taken from Snort rulesets. We were able to reduce the number of automata states between 50% to 85%. Additionally, we could reduce the number of transitions by a factor of 3 leading to further reduction in the memory requirements.

Evaluation of Machine Learning Classifiers for Mobile Network Intrusion Detection Systems

Mobile malwares are increasing with the growing number of Mobile users. Mobile malwares can perform several operations which lead to cybersecurity threats such as, stealing financial or personal information, installing malicious applications, sending premium SMS, creating backdoors, keylogging and crypto-ransomware attacks. Knowing the fact that there are many illegitimate Applications available on the App stores, most of the mobile users remain careless about the security of their Mobile devices and become the potential victim of these threats. Previous studies have shown that not every antivirus is capable of detecting all the threats; due to the fact that Mobile malwares use advance techniques to avoid detection. A Network-based IDS at the operator side will bring an extra layer of security to the subscribers and can detect many advanced threats by analyzing their traffic patterns. Machine Learning(ML) will provide the ability to these systems to detect unknown threats for which signatures are not yet known. This research is focused on the evaluation of Machine Learning classifiers in Network-based Intrusion detection systems for Mobile Networks. In this study, different techniques of Network-based intrusion detection with their advantages, disadvantages and state of the art in Hybrid solutions are discussed. Finally, a ML based NIDS is proposed which will work as a subsystem, to Network-based IDS deployed by Mobile Operators, that can help in detecting unknown threats and reducing false positives. In this research, several ML classifiers were implemented and evaluated. This study is focused on Android-based malwares, as Android is the most popular OS among users, hence most targeted by cyber criminals. Supervised ML algorithms based classifiers were built using the dataset which contained the labeled instances of relevant features. These features were extracted from the traffic generated by samples of several malware families and benign applications. These classifiers were able to detect malicious traffic patterns with the TPR upto 99.6% during Cross-validation test. Also, several experiments were conducted to detect unknown malware traffic and to detect false positives. These classifiers were able to detect unknown threats with the Accuracy of 97.5%. These classifiers could be integrated with current NIDS', which use signatures, statistical or knowledge-based techniques to detect malicious traffic. Technique to integrate the output from ML classifier with traditional NIDS is discussed and proposed for future work.

Impacts de l’intensification agricole et de la structure du paysage sur les relations tri – trophiques entre un oiseau hôte, des mouches ectoparasites et leur parasitoïdes.

L’intensification des pratiques agricoles a été identifiée comme cause majeure du déclin de la biodiversité. Plusieurs études ont documenté l’impact de la fragmentation du paysage naturel et de l’agriculture intensive sur la diversité des espèces, mais très peu ont quantifié le lien entre la structure du paysage et les interactions trophiques, ainsi que les mécanismes d’adaptation des organismes. J’ai étudié un modèle biologique à trois niveaux trophiques composé d’un oiseau hôte, l’hirondelle bicolore Tachycineta bicolor, de mouches ectoparasites du genre Protocalliphora et de guêpes parasitoïdes du genre Nasonia, au travers d’un gradient d’intensification agricole dans le sud du Québec. Le premier objectif était de déterminer l’abondance des espèces de mouches ectoparasites et de leurs guêpes parasitoïdes qui colonisent les nids d’hirondelles dans la zone d’étude. La prévalence de nids infectés par Protocalliphora spp. était de 70,8% en 2008 et 34,6% en 2009. Le pourcentage de nids comprenant des pupes de Protocalliphora parasitées par Nasonia spp. était de 85,3% en 2008 et 67,2% en 2009. Trois espèces de Protocalliphora ont été observées (P. sialia, P. bennetti et P. metallica) ainsi que deux espèces de Nasonia (N. vitripennis et N. giraulti). Il s’agit d’une première mention de P. bennetti et de N. giraulti dans la province de Québec. Mon deuxième objectif était d’évaluer l’impact de l’intensification agricole et de la structure du paysage sur les relations tri-trophiques entre les organismes à l’étude. Les résultats révèlent que les réponses à la structure du paysage de l’hirondelle, de l’ectoparasite et de l’hyperparasite dépendantent de l’échelle spatiale. L’échelle spatiale fonctionnelle à laquelle les espèces répondent le plus varie selon le paramètre du paysage modélisé. Les analyses démontrent que l’intensification des pratiques agricoles entraîne une diminution des populations d’oiseaux, d’ectoparasites et d’hyperparasites. De plus, les populations de Protocalliphora et de Nasonia sont menacées en paysage intensif puisque la dégradation du paysage associée à l’intensification des pratiques agricoles agit directement sur leurs populations et indirectement sur les populations de leurs hôtes. Mon troisième objectif était de caractériser les mécanismes comportementaux permettant aux guêpes de composer avec la variabilité de la structure du paysage et de la qualité des hôtes. Nos résultats révèlent que les femelles Nasonia ajustent la taille de leur ponte en fonction de la taille de la pupe hôte et de l’incidence d’hyperparasitisme. Le seul facteur ayant une influence déterminante sur le ratio sexuel est la proportion de paysage dédié à l’agriculture intensive. Aucune relation n’a été observée entre la structure du paysage et la taille des filles et des fils produits par les femelles Nasonia fondatrices. Ce phénomène est attribué aux comportements d’ajustement de la taille de la ponte et du ratio sexuel. En ajustant ces derniers, minimisant ainsi la compétition entre les membres de leur progéniture, les femelles fondatrices sont capables de maximiser la relation entre la disponibilité des ressources et la valeur sélective de leur progéniture. En conclusion, ce travail souligne l’importance de considérer le contexte spatial des interactions trophiques, puisqu’elles influencent la biodiversité locale et le fonctionnement de l’écosystème.

The British Virgin Islands national integrated development strategy

Includes bibliography

Classificação de anomalias e redução de falsos positivos em sistemas de detecção de intrusão baseados em rede utilizando métodos de agrupamento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Dynamique d’une population faunique en expansion sous différents scénarios climatiques : le dindon sauvage (Meleagris gallopavo)

Les changements climatiques récents ont mené à l’expansion de la répartition de plusieurs espèces méridionales, mais ont aussi causé l’extinction locale d’espèces se retrouvant à la limite de leur tolérance environnementale. Ces populations en expansion peuvent favoriser différentes stratégies d’histoire de vie en répondant à différents facteurs limitants. Dans cette thèse, je vise à déterminer et quantifier l’effet du climat et des évènements extrêmes sur le cycle de vie complet d’une espèce en expansion (le dindon sauvage) pour comprendre les changements au niveau populationnel ainsi que les mécanismes impliqués dans l’expansion de la distribution d’une espèce. J’ai défini les évènements extrêmes de pluie, d’épaisseur de neige au sol et de température, comme un évènement dont la fréquence est plus rare que le 10e et 90e percentile. En utilisant l’approche « Measure-Understand-Predict » (MUP), j’ai tout d’abord suivi trois populations le long d’un gradient latitudinal de sévérité hivernale pour mesurer l’effet de variables météorologiques sur la dynamique des populations. La survie des dindons sauvages diminuait drastiquement lorsque l’accumulation de neige au sol dépassait 30 cm pour une période de 10 jours et diminuait également avec la température. Au printemps, la persistance de la neige affectait négativement le taux d’initiation de la nidification et l’augmentation de la pluie diminuait la survie des nids. Dans une deuxième étape, j’ai examiné l’impact des évènements climatiques extrêmes et des processus démographiques impliqués dans l’expansion du dindon, liés à la théorie des histoires de vie pour comprendre la relation entre la dynamique de ces populations en expansions avec le climat. J’ai démontré que la fréquence des évènements extrêmes hivernaux et, d’une façon moins importante, les évènements extrêmes estivaux limitaient l’expansion nordique des dindons sauvages. J’ai appuyé, à l’aide de données empiriques et de modélisation, les hypothèses de la théorie classique des invasions biologiques en montrant que les populations en établissement priorisaient les paramètres reproducteurs tandis que la survie adulte était le paramètre démographique affectant le plus la dynamique des populations bien établies. De plus, les populations les plus au nord étaient composées d’individus plus jeunes ayant une espérance de vie plus faible, mais avaient un potentiel d’accroissement plus élevé que les populations établies, comme le suggère cette théorie. Finalement, j’ai projeté l’impact de la récolte sur la dynamique des populations de même que le taux de croissance de cette espèce en utilisant les conditions climatiques futures projetées par les modèles de l’IPCC. Les populations en établissement avaient un taux de récolte potentiel plus élevé, mais la proportion de mâles adultes, possédant des caractéristiques recherchées par les chasseurs, diminuait plus rapidement que dans les populations établies. Dans le futur, la fréquence des évènements extrêmes de pluie devrait augmenter tandis que la fréquence des évènements extrêmes de température hivernale et d’accumulation de neige au sol devraient diminuer après 2060, limitant probablement l’expansion nordique du dindon sauvage jusqu’en 2100. Cette thèse améliore notre compréhension des effets météorologiques et du climat sur l’expansion de la répartition des espèces ainsi que les mécanismes démographiques impliqués, et nous a permis de prédire la probabilité de l’expansion nordique de la répartition du dindon sauvage en réponse aux changements climatiques.

A survey of intrusion detection system technologies

This paper provides an overview of IDS types and how they work as well as configuration considerations and issues that affect them. Advanced methods of increasing the performance of an IDS are explored such as specification based IDS for protecting Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) and Cloud networks. Also by providing a review of varied studies ranging from issues in configuration and specific problems to custom techniques and cutting edge studies a reference can be provided to others interested in learning about and developing IDS solutions. Intrusion Detection is an area of much required study to provide solutions to satisfy evolving services and networks and systems that support them. This paper aims to be a reference for IDS technologies other researchers and developers interested in the field of intrusion detection.