• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Поздняк, Ирина Сергеевна. Использование алгоритмов машинного обучения для обнаружения аномального поведения трафика / И. С. Поздняк, И. С. Макаров. - DOI 10.18469/ikt.2023.21.3.04. - Текст : непосредственный // Инфокоммуникационные технологии : периодический научно-технический и информационно-аналитический журнал. - 2023. - Том 21, N 3. - С. 20-27. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2073-3909.
    (Шифр в БД У3220/2023/21/3)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.25004.85
    50.55004.855.5

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Машинное обучение
    Кибербезопасность

    Кл.слова (ненормированные): атаки -- аномальный трафик -- системы обнаружения вторжений -- машинное обучение -- атака infiltration -- атаки на веб-приложения -- python
    Аннотация: В статье рассматривается способ обнаружения аномального поведения трафика с использованием методов машинного обучения. Для этого используется набор данных, содержащий значительный объем трафика, собранный в момент проведения атаки на Web-приложение. Набор содержит три варианта атак: Brute Force, XSS, SQL-инъекция. Отдельно рассмотрен дамп трафика, содержащий атаку Infiltration. Проведен сравнительный анализ моделей машинного обучения с выбором наиболее оптимального. В статье также приводится описание процедуры предобработки данных, которая проводится с целью устранения аномалий и пустот в записях массивов, что может привести к неправильной работе обучаемой модели. Проведено обучение моделей на отобранных данных с целью выявления аномального поведения трафика, указывающего на конкретный тип атаки. Кроме того, проведено исследование на наборе данных, не содержащих сведений об атаках.
    Доп. точки доступа:
    Макаров, Игорь Сергеевич

    Экз-ры полностью У3220/2023/21/3
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽