Алгоритм обнаружения атак на основе нейросетевого метода
Abstract
Обсуждается задача применения искусственных нейронных сетей при построении систем обнаружения атак и антивирусных систем, что обусловлено необходимостью раннего предупреждения о наличии компьютерных атак в сетевом трафике и несостоятельностью сигнатурных методов обнаружить сложный класс APT-атак и новых еще неизвестных атак класса Zero Day, а также модифицируемых компьютерных вирусов. Приводится разработанный алгоритм и описание программной реализации системы обнаружения атак на основе искусственной нейронной сети. Предложенный метод является сопутствующим к статистическим методам, на которых построены современные системы обнаружения атак и антивирусные системы.
Keywords:
Система обнаружения атак – intrusion detection system; нейронная сеть – neural network; оптимальная архитектура нейронной сети – optimal neural network architecture; обучающая выборка – training set; библиотеки для обучения – libraries for training; эффективность обнаружения атак – intrusion detection efficiency.
References
1. Intrusion detection by machine learning: А rеviеw / С.F. Tsai, Y.F. Нsub, C.Y. Linс, W.Y. Lin // Expert Systems with Applications. – 2009. – Vоl. 36, Iss. 10. – Р. 11994–12000.
2. Сафронова, Е. О. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования DoS атак / Е.О. Сафронова, Г.А. Жук // Молодой ученый. – 2019. – № 23. – С. 27–30.
3. Ландшафт угроз для систем промышленной автоматизации // Kaspersky Lab ICS CERT. – URL : https:// media.kasperskycontenthub.com/wp-сontent/uploads/ sites/43/2018/09/06075839/H1_2018_ICS_REPORT_v1.0_ ENG_05092018.pdf (дата обращения: 02.02.2025).
4. NSL-KDD dataset // University of New Brunswick. – URL: https://github.com/thinline72/nsl-kdd/tree/master/ NSL_KDD_Dataset (дата обращения: 02.02.2025).
5. Traffic Data from Kyoto University's Honeypots // URL: http://www.takakura.com/Kyoto_data/ (дата обращения: 20.06.2023). 6. Датасеты по информационной безопасности для машинного обучения // SecurityLab.ru by Positive Technologies. – 2019. – URL: https://www.securitylab.ru/blog/personal/ Business_without_danger/345789.php (дата обращения: 20.06.2023).
7. Выявление атак в корпоративных сетях с помощью методов машинного обучения / Н.Ф. Бахарева, В.Н. Тарасов, А.Е. Шухман [и др.] // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2018. – № 3. – С. 626–632.
8. Татарникова, Т. М. Выявление аномалий сетевого трафика методом глубокого обучения / Т.М. Татарникова, Ф. Бимбетов, П.Ю. Богданов // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2021. – № 4. – С. 36–41.
9. Анчишкин, А. П. Cравнительный анализ современных систем обнаружения вторжений / А.П Анчишкин // Colloquium-Journal. – 2019. – № 26-1 (50). – С. 63.
10. Thing, V. IEEE 802.11 Network Anomaly Detection and Attack Classification: A Deep Learning Approach / V. Thing // 2017 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). – 2017. – P. 1–6.
11. Татарникова, Т. М. Обнаружение атак в сетях интернета вещей методами машинного обучения / Т.М. Татарникова, П.Ю. Богданов // Информационно-управляющие системы. – 2021. – № 6 (115). – С. 42–52.