РУсскоязычный Архив Электронных СТатей периодических изданий
Информационно-управляющие системы/2015/№ 4/
В наличии за
140 руб.
Купить
Облако ключевых слов*
* - вычисляется автоматически
Недавно смотрели:

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: