Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

Исследование методов обнаружения сетевых атак

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-11-55-59

Полный текст:

Аннотация

В статье рассматриваются методы обнаружения сетевых атак. В соответствии с общепринятой классификацией приводится краткая характеристика и указываются основные особенности, достоинства и недостатки методов обнаружения. В ходе первичного анализа выявлены и отсеяны заведомо неподходящие для данного исследования методы. Предложены критерии для оценки методов детектирования кибератак в режиме реального времени – точность, полнота и F-мера. В соответствии с приведенными критериями произведена оценка каждого из отобранных методов. На основании полученных оценок выполнен сравнительный анализ методов и выбраны наиболее эффективные из них для решения задач по детектированию кибератак в режиме реального времени. Дано краткое описание дальнейшего исследования, которое основано на полученных результатах.

Об авторах

П. В. Фролов
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

Фролов Павел Валерьевич, аспирант

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2

тел.: 8 (920) 898-01-77



Е. В. Вершинин
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

Вершинин Евгений Владимирович, к. ф.- м. н.

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2

тел.: 8 (920) 898-01-77



С. А. Медведева
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

Медведева Светлана Александровна, студент магистратуры

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2

тел.: 8 (920) 898-01-77



Список литературы

1. Корниенко А. А. Системы и методы обнаружения вторжений: современное состояние и направления совершенствования [Электронный ресурс]. URL: http://citforum.ru/security/internet/ids_overview (дата обращения: 05.09.2019).

2. Браницкий А. А., Котенко И. В. Анализ и классификация методов обнаружения сетевых атак // Труды СПИИРАН. 2016. № 2 (45). С. 207–244.

3. Jain A., Verma B., Rana J. L. Classifier selection models for intrusion detection system (IDS) // Informatics Engineering, an International Journal (IEIJ). 2016. Vol. 4. No. 1. P. 1–11.

4. Микова С. Ю., Оладько В. С. Оценка качества алгоритма обнаружения сетевых аномалий на основе дискретного вейвлет-преобразования с помощью F-меры // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. 2015. № 2 (16). С. 36–40.

5. Васильев В. И., Шарабыров И. В. Обнаружение атак в локальных беспроводных сетях на основе интеллектуального анализа данных // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. № 2. С. 57–67.

6. Hackeling G. Mastering machine learning with scikit-learn. Packt Publishing, 2014, 238 p.

7. Арустамов С. А., Дайнеко В. Ю. Применение динамической байесовской сети в системах обнаружения вторжений // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 3 (79). С. 128–133.

8. Бурлаков М. Е. Алгоритм обнаружения вторжений в информационных сетях на основе искусственной иммунной системы: дисс. … канд. техн. наук. Уфа, 2017.

9. Контролируемые методы машинного обучения как средство детектирования сетевых вторжений / И. С. Кожевникова, Е. В. Ананьин, А. В. Лысенко, А. В. Никишова // Молодой ученый. 2016. № 27 (131). С. 20–23.

10. Dubey R., Rathore D., et al. An empirical study of intrusion detection system using feature reduction based on evolutionary algorithms and swarm intelligence methods // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. Vol. 12. No. 19. P. 8884–8889.

11. Фролов П. В., Чухраев И. В., Гришанов К. М. Применение искусственных нейронных сетей в системах обнаружения вторжений // Системный администратор. 2018. № 9 (190).


Для цитирования:


Фролов П.В., Вершинин Е.В., Медведева С.А. Исследование методов обнаружения сетевых атак. Вопросы радиоэлектроники. 2019;(11):55-59. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-11-55-59

For citation:


Frolov P.V., Vershinin E.V., Medvedeva S.A. Research of network attacks detection methods. Issues of radio electronics. 2019;(11):55-59. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-11-55-59

Просмотров: 42


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)