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.

Вы можете купить электронную версию издания «ОБНАРУЖЕНИЕ СЕТЕВЫХ АТАК НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ, ИММУННЫХ И НЕЙРОНЕЧЕТКИХ КЛАССИФИКАТОРОВ». После оплаты (для архивов) оно будет доступно в Личном Кабинете в разделе «Электронные издания». В случае оформления подписки, издание будет доступно по мере поступления от издателя. Формат PDF/HTML. Стоимость — от 140.00 руб.