Найти

Результаты поиска

• АНАЛИЗ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ И ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ

  В.А. Буковшин , П. А. Чуб , Д.А. Короченцев , Л.В. Черкесова , Н. В. Болдырихин , О.А. Сафарьян

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Анализ сетевого трафика позволяет решить множество задач, таких как: определе-
  ние закономерности передачи данных по сети, сбор статистики об использовании веб–
  приложений, мониторинг и дальнейшее исследование сетевой нагрузки, определение потен-
  циальных вредоносных программных средств и сетевых атак и т.д. На данный момент до
  40% Интернет–траффика принадлежит неизвестным приложениям. Это говорит о том,
  что для области анализа сетевого трафика задача классификации приложений приобрела
  особую важность. Совершенствование программного обеспечения в области сетевых тех-
  нологий способствовало обнаружению серьёзных уязвимостей в реализации некоторых
  сетевых протоколов, а именно: TCP и HTTP. С помощью анализаторов сетевого трафика
  злоумышленник получал доступ к содержимому пакетов данных, передающихся по сети.
  Однако с повышением квалификации информационного сообщества в области компьютер-
  ной безопасности, а также с развитием стандартов сетевых технологий, анализ сетевого
  трафика заметно усложнился. Возросшее применение математических методов защиты
  информации, таких как симметричные и ассиметричные криптографические протоколы,
  привела к тому, что большинство подходов к анализу сетевого трафика потеряли значение и
  перестали применяться. Поэтому актуален поиск новых решений задачи классификации
  сетевого трафика с учетом возможности его шифрования. Статья посвящена описанию
  нового смешанного подхода к анализу сетевого трафика, основанного на совокупном ис-
  пользовании теории информации и алгоритмов машинного обучения. Также приводится
  сравнительный анализ предложенного метода с уже существующими подходами, основан-
  ными как на теории информации, так и на машинном обучении. Целью исследований явля-
  ется разработка алгоритма, основанного на интеллектуальном подходе к анализу сетево-
  го трафика. Предлагаемый алгоритм базируется на вычислении энтропии и применении
  нейросетевых классификаторов. Задачи исследований включают: проведение теоретиче-
  ского обоснования предложенного подхода в области теории информации, а также алго-
  ритмов машинного обучения; проведение структурного описания реализованных алгоритмов
  вычисления энтропии и классификации приложений, генерирующих зашифрованный траф-
  фик; сравнительный анализ предложенного алгоритма с уже существующими подходами к
  анализу зашифрованного сетевого трафика. Результатом исследований является новый
  алгоритм, позволяющий с высокой степенью достоверности классифицировать различные
  виды зашифрованного трафика.

• ВЛИЯНИЕ ЧАСТОТНОГО ШУМА В КАНАЛЕ СВЯЗИ НА ВЕРОЯТНОСТЬ БИТОВОЙ ОШИБКИ ПРИ ПЕРЕДАЧЕ КАМ СИГНАЛОВ

  И. А. Алферова , О. А. Сафарьян , Д.Д. Габриэльян , Б.Х. Кульбикаян , Л. Н. Стажарова

  2023-06-07

  Аннотация ▼

  Целью статьи является анализ совместного влияния амплитудного белого гауссов-
  ского шума (АБГШ), присутствующего в канале связи, и частотного шума (ЧШ), возни-
  кающего вследствие флуктуации частоты сигнала в канале связи, на вероятность бито-
  вой ошибки при обработке КАМ-сигналов. Решаемые задачи исследования: 1. Разработка
  математической модели обработки КАМ-сигнала с учетом совместного воздействия
  АБГШ и ЧШ в канале связи. 2. Численное исследование совместного влияния АБГШ и ЧШ
  на вероятность битовой ошибки при обработке КАМ сигналов. Предложена математиче-
  ская модель, устанавливающая взаимосвязь между отношением сигнал/шум в канале и
  средним квадратическим отклонением частоты сигнала, с одной стороны, и вероятно-
  стью битовой ошибки при демодуляции КАМ-сигнала, с другой. Приведена визуализация
  эффектов, связанных с наличием АБГШ и ЧШ в канале на сигнальное созвездие принимае-
  мого КАМ-сигнала. Выявлены основные закономерности, связанные с совместным воздей-
  ствием АБГШ и ЧШ в канале связи, к которым относятся: - появление ЧШ в канале связи
  приводит к снижению уровня сигнала в канале при корреляционной обработке принимаемо-
  го сигнала и соответствующему снижению ОСШ; - снижение ОСШ вызывает дополни-
  тельно к размытию сигнального созвездия в азимутальном направлении, связанному с появ-
  лением интегральной флуктуации фазы из-за флуктуации частоты в течение импульса,
  увеличение размытия сигнального созвездия в радиальном направлении. На основе получен-
  ных результатов сделан вывод о необходимости более полного учета отклонений пара-
  метров сигналов в канале, обусловленных как наличием АБГШ, так и ЧШ.