ОБНАРУЖЕНИЕ СЕТЕВЫХ АТАК НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ, ИММУННЫХ И НЕЙРОНЕЧЕТКИХ КЛАССИФИКАТОРОВ
Постановка проблемы: несовершенство существующих методов обнаружения вторжений, а также изменяющийся
характер вредоносных действий со стороны атакующего приводят компьютерные системы в небезопасное состояние,
поэтому важно идентифицировать новые типы атак и своевременно реагировать на них. Цель: разработка гибридной
схемы обнаружения и классификации сетевых атак на основе комбинирования адаптивных классификаторов. Резуль-
таты: предложена обобщенная схема комбинирования классификаторов для обнаружения сетевых атак. На ее основе
разработано программное средство, которое позволяет анализировать сетевой трафик на наличие аномальной сете-
вой активности. Для уменьшения числа используемых признаков предлагается применять метод главных компонент.
Основными особенностями предлагаемого подхода является многоуровневый анализ сетевого трафика, а также ис-
пользование различных адаптивных модулей в процессе обнаружения атак. Проведены вычислительные эксперименты
на двух открытых наборах данных с использованием различных способов комбинирования классификаторов. Практи-
ческая значимость: разработанные модули могут быть использованы для обработки данных, полученных от сенсоров
системы управления информацией и событиями безопасности.
Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ
УДК 004.056
doi:10.15217/issn1684-8853.2015.4.69
ОБНАРУЖЕНИЕ СЕТЕВЫХ АТАК
НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ,
ИММУННЫХ И НЕЙРОНЕЧЕТКИХ КЛАССИФИКАТОРОВ <...> И. В. Котенкоа, доктор техн. наук, профессор, заведующий лабораторией
проблем компьютерной безопасности
аСанкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, Санкт-Петербург, РФ
Постановка проблемы: несовершенство существующих методов обнаружения вторжений, а также изменяющийся
характер вредоносных действий со стороны атакующего приводят компьютерные системы в небезопасное состояние,
поэтому важно идентифицировать новые типы атак и своевременно реагировать на них. <...> Цель: разработка гибридной
схемы обнаружения и классификации сетевых атак на основе комбинирования адаптивных классификаторов. <...> На ее основе
разработано программное средство, которое позволяет анализировать сетевой трафик на наличие аномальной сетевой
активности. <...> Для уменьшения числа используемых признаков предлагается применять метод главных компонент. <...> Основными особенностями предлагаемого подхода является многоуровневый анализ сетевого трафика, а также использование
различных адаптивных модулей в процессе обнаружения атак. <...> Проведены вычислительные эксперименты
на двух открытых наборах данных с использованием различных способов комбинирования классификаторов. <...> Ключевые слова — обнаружение вторжений, сетевые атаки, нейронные сети, иммунные детекторы, нейронечеткие
классификаторы, метод главных компонент. <...> 4, 2015
В настоящей работе задача обнаружения сетевых
атак решается на основе применения гибридного
подхода, особенностью которого является
комплексирование использования традиционной
модели обнаружения, основанной на сигнатурном
подходе, и нескольких дополнительных моделей —
статически обученных нейронных сетей, нейронечетких
классификаторов и динамически обучающихся
иммунных детекторов, что позволяет говорить
о реализации многоуровневого <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности
Похожие документы: