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.

• СИНТЕЗ ПРОГРАММНОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОВ ВЕРИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ МЕДИЦИНСКИХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ МЕДИЦИНСКОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

  А. В. Проскуряков

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Описаны информационное и программное обеспечение реализации различных методов
  верификации состояния фрагментов биологических объектов по компьютерно -
  томографическим изображениям подсистемой поддержки принятия решения для диагно-
  стики заболеваний. Указано на современное состояние развития медицинской диагности-
  ческой техники, оснащённость которой медицинских учреждений страны и не оператив-
  ная её доступность для населения способствовало и привело к появлению и активному
  развитию новых направлений в области лучевой диагностики, к которым относятся:
  цифровая и пленочная рентгенография, компьютерная томография, магнитно-резонансная
  томография. В статье акцент сделан на анализ рентгенографических изображений, при-
  нятие решений на основании анализа этих изображений, постановка диагноза на осно-
  вании принятых решений. Сделан анализ преимуществ и недостатков рентгенографии,
  как современного способа диагностики, относительно своих аналогов. Важной задачей при
  анализе рентгенографических изображений медицинских биологических объектов и их
  фрагментов является решение задачи улучшения качества изображения. С целью улучше-
  ния качества рентгеновских снимков и повышения их информативности разработан алго-
  ритм и реализовано программное обеспечение подсистемы программного обеспечения ме-
  дицинской автоматизированной информационной системы для их коррекции и анализа.
  В статье рассматривается реализация решения задач диагностики заболеваний, таких
  как: анализ рентгенографических изображений, принятие решений на основании анализа
  этих изображений, постановка диагноза на основании принятых решений путём разра-
  ботки и применения программного и информационного обеспечения реализации методов
  верификации состояния фрагментов биологических объектов, как эффективных методов
  диагностики состояния параназальных пазух по их рентгенографическим и компьютерно-
  томографическим изображениям. Описаны основные методы, лежащие в основе верифи-
  кации по рентгеновским и компьютерно-томографическим изображениям. Приведен де-
  тальный анализ реализации математических моделей методов диагностики в виде алго-
  ритмов, реализуемых программным обеспечением для функционирования подсистемы под-
  держки принятия решения медицинской автоматизированной информационной системы.
  Показаны примеры практической реализации программного и информационного обеспече-
  ния методов верификации медицинских объектов в виде экранных форм для работы с
  фрагментами исследуемого объекта и результатами анализа рентгенографических изо-
  бражений. Это позволяет повысить оперативность, точность верификации состояния
  медицинских биологических объектов, достоверность процесса диагностики заболеваний.
  Показана научная новизна, результаты апробации материала, представленного в статье
  на международных, всероссийских конференциях, научных журналах.