MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
07245nam a22004095i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
361449 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102121400.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
210828s2021 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030744502 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-74450-2 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76.9.A25 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Skopik, Florian |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
681258 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Smart Log Data Analytics |
| Resto del título |
Techniques for Advanced Security Analysis |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Florian Skopik, Markus Wurzenberger, Max Landauer. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
First edition 2021 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publising |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XV, 208 páginas) |
| Otras características físicas |
65 ilustraciones, 36 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Computer Science (SpringerNature-11645) |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Computer Science (R0) (SpringerNature-43710) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
I1 -- Introduction -- 1.1 State of the art in security monitoring and anomaly detection -- 1.2 Current trends -- 1.3. future challenges -- 1.4 Log data analysis: today and tomorrow -- 1.5 Smart log data analytics: Structure of the book -- 1.6 Try it out: Hands-on examples throughout the book -- 2 Survey on log clustering approaches -- 2.1 Introduction. 2.2 Survey background -- 2.1 The nature of log data. 2.2 Static clustering -- 2.3 Dynamic clustering -- 2.4 Applications in the security domain -- 2.3 Survey method -- 2.3.1 Set of criteria -- 2.3.2 Literature search -- 2.4 Survey results -- 2.4.1 Purpose and applicability (P) -- 2.4.2 Clustering techniques (C) -- 2.4.3 Anomaly detection (AD) -- 2.4.4 Evaluation (E). 2.4.5 Discussion -- 2.5 Conclusion -- 3 Incremental log data clustering for processing large amounts of data online -- 3.1 Introduction -- 3.2 Concept for incremental clustering -- 3.2.1 Incremental clustering -- 3.2.2 Description of model -- 3.2.3 String metrics -- 3.2.4 Description of model M1.‑‑ 3.2.5 Time series analysis -- 3.3 Outlook and further development -- 3.4 Try it out -- 3.4.1 Exim Mainlog -- 3.4.2 Messages log file -- 4 Generating character-based templates for log data -- 4.1 Introduction -- 4.2 Concept for generating character-based templates -- 4.3 Cluster template generator algorithms4.3.1 Initial matching -- 4.3.2 Merge algorithm.-4.3.3 Length algorithm -- 4.3.4 Equalmerge algorithm -- 4.3.5 Token_char algorithm -- 4.3.6 Comparison -- 4.4 Outlook and further development -- 4.5 Try it out -- 4.5.1 Exim Mainlog -- 5 Time series analysis for temporal anomaly detection5.1 Introduction -- 5.2 Concept for dynamic clustering and AD -- 5.3 Cluster evolution -- 5.3.1 Clustering model -- 5.3.2 Tracking -- 5.3.3 Transitions -- 5.3.4 Evolution metrics -- 5.4 Time series analysis -- 5.4.1 Model -- 5.4.2 Forecast -- 5.4.3 Correlation -- 5.4.4 Detection -- 5.5 Example -- 5.5.1 Long-term analysis of Suricata logs -- 5.5.2 Short-term analysis of Audit logs -- 6 AECID: A light-weight log analysis approach for online anomaly detection -- 6.1 Introduction -- 6.2 The AECID approach -- 6.2.1 AMiner -- 6.2. AECID central -- 6.2. Detecting anomalies -- 6.2. Rule generator -- 6.2. Correlation engine -- 6.2. Detectable anomalies -- 6. System deployment and operation -- 6. Application scenarios -- 6. Try it out -- 6.5.1 Configuration of the AMiner for AIT-LDSv1. - 6.5.2 Apache Access logs -- 6.5.3 Exim Mainlog file -- 6.5.4 Audit logs -- 7. A concept for a tree-based log parser generator -- 7.1 Introduction -- 7.2 Tree-based parser concept -- 7.3 AECID-PG: tree-based log parser generator -- 7.3.1 Challenges when generating tree-like parsers -- 7.3.2 AECID-PG concept -- 7.3.3 AECID-PG rules -- 7.3.4 Features -- 7.4 Outlook and further application -- 7.5 Try it out -- 7.5.1 Exim Mainlog -- 7.5.2 Audit logs -- 8 Variable type detector for statistical analysis of log tokens -- 8.1 Introduction.-.-8.2 Variable type detector concept -- 8.3 Variable type detector algorithm -- 8.3.1 Sanitize log data -- 8.3.2 Initialize types -- 8.3.3 Update types -- 8.3.4 Compute indicators -- 8.3.5 Select tokens -- 8.3.6 Compute indicator weights -- 8.3.7 Report anomalies -- 8.4 Try it out -- 8.4.1 Apache Access log -- 9. Final remarks. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book provides insights into smart ways of computer log data analysis, with the goal of spotting adversarial actions. It is organized into 3 major parts with a total of 8 chapters that include a detailed view on existing solutions, as well as novel machine learning techniques that go far beyond state of the art. The first part of this book motivates the entire topic and highlights major challenges, trends and design criteria for log data analysis approaches, and further surveys and compares the state of the art. The second part of this book introduces concepts that apply character-based, rather than token-based, approaches and thus work on a more fine-grained level. Furthermore, these solutions were designed for "online use", not only forensic analysis, but also process new log lines as they arrive in an efficient single pass manner. An advanced method for time series analysis aims at detecting changes in the overall behavior profile of an observed system and spotting trends and periodicities through log analysis. The third part of this book introduces the design of the AMiner, which is an advanced open source component for log data anomaly mining. The AMiner comes with several detectors to spot new events, new parameters, new correlations, new values and unknown value combinations and can run as stand-alone solution or as sensor with connection to a SIEM solution. More advanced detectors help to determine the characteristics of variable parts of log lines, specifically the properties of numerical and categorical fields. Detailed examples throughout this book allow the reader to better understand and apply the introduced techniques with open source software. Step-by-step instructions help to get familiar with the concepts and to better comprehend their inner mechanisms. A log test data set is available as free download and enables the reader to get the system up and running in no time. This book is designed for researchers working in the field of cyber security, and specifically system monitoring, anomaly detection and intrusion detection. The content of this book will be particularly useful for advanced-level students studying computer science, computer technology, and information systems. Forward-thinking practitioners, who would benefit from becoming familiar with the advanced anomaly detection methods, will also be interested in this book. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2021 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
162648 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Data mining |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Seguridad informática |
| 9 (RLIN) |
158200 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Wurzenberger, Markus |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Landauer, Max |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-74450-2 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
01/2022 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Sara Morillo |
| Catalogado |
Sí |