Найти

Результаты поиска

• АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ ДЛЯ ЗАЩИТЫ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

  И. С. Берешполов , Ю.А. Кравченко , А. Г. Слепцов

  2023-08-14

  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.