Detecting Motifs in System Call Sequences

System call sequences에서 pattern detecting을 진행하는 논문이다.

관련 내용을 정리한다.

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motifs : 대상을 구성하는 기본 단위가 되는 무늬
Motif Tracking Algorithm(MTA)를 제시한다.

이를 통해 series data 내에서 반복되는 불특정 motifs를 특정해낸다.

해당 논문은 linux kernel과 user space 사이의 low level system calls sequence 의 pattern을 찾는데 적용하였다.

이를 통해 대용량의 system call data sets을 제한된 숫자의 motifs를 통해 요약할 수 있다.

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Convert Time Series T to Symbolic Representation

system call data로 이루어진 time series data를 SAX representation을 통해 compression 한다.

이 때, sliding window를 활용한 평균값으로 하나의 문자로 이루어진 기호로 변환한다.

SAX: Symbolic Aggregate approXimation. 시계열(time series) data에 대해 time window로 나누고, 차원 축소를 하여 나타내는 하나의 방법이다.

http://slideplayer.com/slide/3238820/

 

Generate Symbol Matrix S

위의 과정에서 생성된 symbol 문자열은 word로 정의된다. sliding window를 통해 생성된 각 word는 symbol matrix S에 입력된다.

 

Initialise Tracker Population to Size a

 

Generate Motif Candidate Matrix M from S

 

Match Trackers to Motif Candidates

 

Eliminate Unmatched Trackers

 

Examine T to Confirm Genuine Motif Status

 

Eliminate Unsuccessful Trackers

 

Store Motifs Found

 

Proliferate Matched Trackers

 

Mutate Matched Trackers

 

Memory Motif Streamlining

 

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