Host-based intrusion detectors order events, window audit streams and sequence attack stages by their timestamps. Every conclusion they draw therefore rests on assumptions about clocks, delivery, entity identity and the integrity of the evidence, and most of these assumptions go unstated. This Systematization of Knowledge (SoK) makes them explicit. Drawing on temporal databases, stream processing and runtime verification, we distill five components of a time model, together with a checklist of evidence assumptions and four levels of guarantee, and walk through a running campaign with them. A documented search yields fifteen families of detection and investigation. For papers selected by screening role and period, plus named systems and landmarks, we check the stated assumptions in the full texts, and we assess eleven temporal knowledge representation and reasoning (KRR) formalisms and a learned baseline on nine attack patterns. Some early alert correlators stated clock and delivery assumptions, and forensics measures clock error. Current provenance-based detectors state no clock bound. Four audited papers describe input-ordering conditions or conventions, but none specifies conditions for conclusion validity across a stated class of delivery failures. In the selected provenance-based systems, campaign composition uses system-specific procedures or objectives, learned state, causal graph queries or language models, and beyond CEP-based query systems, we found no temporal rule language or stream reasoner from KRR applied to host audit data. In 28 of 38 audited provenance-era detector papers, capture or stored evidence is trusted or its manipulation is placed out of scope, and none says which conclusions survive deleted, delayed or forged records. Five open challenges follow from these gaps.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
《战场不可信传输环境下的边缘计算与通信》48页报告
专知会员服务
27+阅读 · 2025年6月23日
介绍WAF以及过滤机制
黑白之道
22+阅读 · 2019年2月5日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
14+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
《战场不可信传输环境下的边缘计算与通信》48页报告
专知会员服务
27+阅读 · 2025年6月23日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员