Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть

Рассмотрена задача обнаружения вторжений в корпоративную сеть. Выделены основные компоненты системы обнаружения вторжений и описаны их функции. Выполнен анализ различных подходов к выявлению нарушений информационной безопасности. С этой целью дана характеристика основных методов обнаружения вторжений, выделены их достоинства и недостатки. Показано, что для повышения эффективности выявления ситуаций, связанных с возможным вторжением, необходимо использовать современные технологии интеллектуального анализа данных. Поэтому были исследованы особенности технологий Data Mining для применения в системах обнаружения вторжений, по результатам их сравнительного анализа предложены гибридные средства для выявления атак. Показано, что наиболее перспективным для рассматриваемой задачи является использование нейро-нечетких методов. Предложена архитектура нейро-нечеткой системы для обнаружения вторжений в сеть.

Авторы

Булдакова Т.И.

Тэги

информационная безопасность вторжения корпоративная сеть интеллектуальный анализ данных нейро-нечеткая система

Тематические рубрики

Общий отдел

Предметные рубрики

В этом же номере:

Скользящие теоретико-числовые преобразования Рейдера, Тестирование клиента и сервера для выбора объекта проведения экспериментов в инструментальном программном средстве имитационного моделирования на основе технологии «облачных» вычислений, ...

Резюме по документу**

Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть УДК 004.056.53 Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть Т.И. Булдакова, А.Ш. Джалолов МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Рассмотрена задача обнаружения вторжений в корпоративную сеть. <...> Выполнен анализ различных подходов к выявлению нарушений информационной безопасности. <...> Показано, что для повышения эффективности выявления ситуаций, связанных с возможным вторжением, необходимо использовать современные технологии интеллектуального анализа данных. <...> Поэтому были исследованы особенности технологий Data Mining для применения в системах обнаружения вторжений, по результатам их сравнительного анализа предложены гибридные средства для выявления атак. <...> Показано, что наиболее перспективным для рассматриваемой задачи является использование нейро-нечетких методов. <...> Предложена архитектура нейро-нечеткой системы для обнаружения вторжений в сеть. <...> Системы защиты корпоративной сети должны обеспечивать не только пассивное блокирование несанкционированного доступа извне к ее внутренним ресурсам, но и осуществлять обнаружение успешных атак, анализировать причины возникновения угроз информационной безопасности (ИБ) и, по мере возможности, устранять их в автоматическом режиме. <...> Для повышения эффективности выявления ситуаций, связанных с возможным вторжением, предлагается использовать современные технологии интеллектуального анализа данных – технологии Data Mining. <...> Другими словами, обнаружение вторжений – это процесс идентификации и реагирования на подозрительную деятельность, направленную на вычислительные или сетевые ресурсы. <...> Общая структура системы обнаружения вторжений Подсистема сбора информации аккумулирует данные о работе защищаемой системы. <...> Подсистема анализа (обнаружения) осуществляет поиск атак и вторжений в защищаемую систему. <...> Входными данными для анализатора является <...>

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть

Помощь:

Участники: