Bibliographic Details
| Title: |
Анализ трафика сети с применением алгоритмов машинного обучения в автоматизированной информационной системе быстрого реагирования на инциденты информационной безопасности и фильтрации трафика сети |
| Publisher Information: |
Zenodo, 2024. |
| Publication Year: |
2024 |
| Subject Terms: |
анализ, модуль фильтрации, вредоносная активность, классификация, обнаружение вредоносного трафика, автоматизированная информационная система, инциденты информационной безопасности |
| Description: |
Данная статья описывает модуль фильтрации сетевого трафика в автоматизированной информационной системе быстрого реагирования на инциденты информационной безопасности и фильтрации трафика сети (АИС БР ИИБ и ФТС). Модуль использует методы машинного обучения на основе нейронных сетей для анализа и классификации сетевого трафика с целью обнаружения вредоносной активности. В ней также приведено описание процесса работы модуля, который включает подготовку исходного набора данных, предварительную обработку данных, определение архитектуры нейронной сети, процесс обучения, валидацию и тестирование модели, развертывание и применение модели. Основной метод обнаружения вредоносного трафика основан на извлечении и анализе содержимого пакетов данных. Предлагаемый подход позволяет улучшить обнаружение вредоносного трафика и эффективно фильтровать сетевой поток |
| Document Type: |
Article |
| Language: |
Russian |
| DOI: |
10.5281/zenodo.11479961 |
| Rights: |
CC BY |
| Accession Number: |
edsair.doi...........25d4d1e3b59579d696d0574061b0dcfc |
| Database: |
OpenAIRE |