Přehled o publikaci
2022
Limiting the Size of a Predictive Blacklist While Maintaining Sufficient Accuracy
ŠUĽAN, Samuel a Martin HUSÁKZákladní údaje
Originální název
Limiting the Size of a Predictive Blacklist While Maintaining Sufficient Accuracy
Autoři
ŠUĽAN, Samuel a Martin HUSÁK
Vydání
Vienna, The 17th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES 2022), od s. "22:1"-"22:6", 6 s. 2022
Nakladatel
ACM
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Odkazy
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14610/22:00126039
Organizace
Ústav výpočetní techniky – Masarykova univerzita – Repozitář
ISBN
978-1-4503-9670-7
UT WoS
EID Scopus
Klíčová slova anglicky
cybersecurity;blacklist;limitation;prediction
Návaznosti
EF16_019/0000822, projekt VaV.
Změněno: 15. 5. 2024 03:40, RNDr. Daniel Jakubík
Anotace
V originále
Blacklists (blocklists, denylists) of network entities (e.g., IP addresses, domain names) are popular approaches to preventing cyber attacks. However, the limited capacity of active network defense devices may not hold all the entries on a blacklist. In this paper, we evaluated two strategies to limit the size of a blacklist and their impact on the blacklist's accuracy. The first strategy is setting the maximal size of a blacklist; the second is setting an expiration time to blacklist items. Short-term attack predictions are typically more precise, and, thus, the recent blacklist entries should be more valuable than older ones. Our experiment shows that the blacklists reduced to half of the size via either strategy achieve only a 25% drop in accuracy.