Найти

Результаты поиска

• МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЙ МЕТОД ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЗНАКОВ ДАННЫХ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ АТАК

  А.В. Балыбердин

  6-16

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Система обнаружения вторжений (СОВ) является важным компонентом защиты корпоративной сети передачи данных (КСПД). СОВ анализирует сетевой трафик и выявляет сетевые атаки. В зависимости от методов детектирования, СОВ можно классифицировать на следующие виды систем: система сигнатурного анализа, система обнаружения аномалий (СОА) и гибридная система, объединяющая ранее рассмотренные системы. В последнее время активно развиваются системы обнаружения аномалий (СОВ). Для систем обнаружения аномалий сетевые атаки представляют собой аномальное поведение сетевого трафика, состоящего из набора признаков или атрибутов событий. Современные СОВ опираются на методы машинного и глубокого обучения, в связи с чем обнаружение сетевых атак и аномалий формулируется как задача классификации и кластеризации. Для решения данных задач необходимы методы оптимизации признакового пространства сетевого трафика. Целью работы является разработка метода извлечения признаков на основе мультимодального подхода представления данных сетевого трафика для классификации сетевых атак. В работе рассмотрен анализ релевантных исследований по методам извлечения признаков из различных областей. Задача исследования – повысить эффективность классификации с помощью метода мультимодального представления признаков сетевого трафика. Результатом работы является метод извлечения признаков данных на основе двух модальностей: спектрального представления признаков сетевого трафика и матрицы признаков изображений. Новизна представленного метода заключается в применении метода оконного преобразования Фурье для событий сетевого трафика, с последующим вычислением спектральных признаков для дискретных сигналов, а также преобразованием признаков данных в матрицу изображений и её расширением для оптимизации пространства признаков с помощью сверточной нейронной сети (convolutional neural network, CNN). Оценка мультимодального метода показала, что данный метод повысил точность классификации для несбалансированных классов сетевых атак.