АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ ДЛЯ ЗАЩИТЫ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

Аннотация

Статья посвящена решению научной задачи защиты конфиденциальной информации в сети Интернет на основе алгоритма кластеризации значительных объемов данных. За- щита конфиденциальной информации компьютерной сети является актуальной темой для исследований, особенно в связи с растущим использованием информационных технологий и увеличением объема данных ценной информации, хранящейся в Интернете. С ростом ин- формационной ответственности необходимость в эффективных методах информационной безопасности компьютерных сетей стала критически важной. В данной научной ста- тье авторы предлагают решение задачи защиты конфиденциальной информации компью- терных сетей на основе алгоритма кластеризации больших данных. Традиционные методы обнаружения вторжений имеют такие ограничения, как способность работать только с одно- или двумерными данными, а также имеют сильную зависимость от предваритель- ных знаний. Авторы для устранения этих ограничений предлагают эвристический алго- ритм обнаружения вторжений, который использует кластеризацию на основе облачной модели. Предлагаемый алгоритм использует преимущества как маркированных, так и не- маркированных образцов для кластеризации данных, тем самым уменьшая зависимость от априорных знаний. Результаты вычислительного эксперимента, проведенного на предло- женном алгоритме, сравнивались с несколькими каноническими алгоритмами обнаружения вторжений. Результаты показали, что предложенный алгоритм улучшил производитель- ность системы обнаружения вторжений, повысил точность обнаружения, снизил часто- ту ложных тревог и усилил надежность системы. Метод динамического взвешивания, используемый в алгоритме, устранил сложность высокоуровневой обработки данных и позволил алгоритму самообучаться, что привело к формированию относительно стабиль- ной облачной модели. Несмотря на значительное улучшение производительности предло- женного алгоритма по сравнению с каноническими алгоритмами кластеризации, резуль- таты исследования также показали, что у алгоритма есть некоторые ограничения, та- кие как высокий процент ложных срабатываний и чувствительность к данным с опреде- ленными видами распределения. Для устранения этих недостатков необходимо дальнейшее усовершенствование алгоритма. В целом, предложенный эвристический алгоритм обна- ружения вторжений с кластеризацией на основе облачной модели представляет собой перспективное решение для защиты конфиденциальной информации компьютерных сетей.