08.04.2024, 17:09
МТУСИ
341

В МТУСИ применили связку методов машинного обучения для выявления аномалий в интернет-трафике

❋ 4.3

Аномалии в интернет-трафике — это непредсказуемые, необычные или отклоняющиеся от установленных норм взаимодействия в сети. Они могут указывать на наличие вредоносных программ, взломов или других нежелательных событий. Возможности методов машинного обучения открывают новые горизонты для точной классификации трафика в обнаружении аномальных значений для предотвращения кибератак. Один из таких методов предложил магистрант МТУСИ.

В МТУСИ применили связку методов машинного обучения для выявления аномалий в интернет-трафике
В МТУСИ применили связку методов машинного обучения для выявления аномалий в интернет-трафике / © Getty images

Мы живем в обществе, зависимом от компьютерных систем. Идентификация и классификация интернет-трафика — важные задачи для обеспечения безопасности и эффективности работы сетей. В области сетевой безопасности значительный интерес вызывает обнаружение аномальных значений из больших объемов информации, создаваемых сетевым трафиком.

Аномалии в интернет-трафике — это непредсказуемые, необычные или отклоняющиеся от установленных норм взаимодействия в сети. Они могут указывать на наличие вредоносных программ, взломов или других нежелательных событий. Возможности методов машинного обучения открывают новые горизонты для точной классификации трафика в обнаружении аномальных значений для предотвращения кибератак. Один из таких методов предложил магистрант МТУСИ Данила Токарев.

«Большие массивы данных обладают высокой размерностью, что затрудняет их анализ и принятие решений. В качестве алгоритма выделения отличительных признаков для массива данных в своей работе мы опирались на анализ главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Данное решение помогло значительно увеличить скорость анализа трафика и исключить нерелевантные данные и избыточные характеристики. На этапе предобработки трафик проходил через кластеризацию, осуществляемую методом Fuzzу C Mean (FCM). Данный алгоритм позволил заранее сформировать кластеры и ускорил процесс обработки данных», – пояснил Денис Токарев.

Классификация аномалий производилась с помощью алгоритма K-Nearest Neighbor (KNN), который обеспечил высокую точность результатов и был выделен одним из лучших решений для классификации интернет-трафика. Улучшить производительность KNN удалось посредством использования PCA для редукции признаков и применением алгоритма Fuzzy C-Mean для построения кластера перед процессом классификации. Полученная комбинация PCA и алгоритма Fuzzy C-Mean позволила сократить время выполнения алгоритма KNN, повысить точность и увеличить долю верного определения.

В ходе исследования было выявлено, что комбинация алгоритмов машинного обучения позволяет достичь высокой точности обнаружения аномалий в интернет-трафике. Установлено, что существенный вклад в ускорение работы алгоритма KNN вносит PCA, причем скорость выполнения увеличивается примерно в 4-5 раз.

По результатам проведенных исследований разработчики представили гибридный алгоритм, который основан на совместном использовании методов машинного обучения и предназначен для обнаружения аномалий в интернет-трафике.

Разработанный алгоритм имеет широкий спектр применения в сетевой безопасности, мониторинге сетей, обнаружении вредоносного программного обеспечения и предотвращении кибератак. Он также может быть полезен для провайдеров услуг интернета, чтобы оптимизировать сетевую инфраструктуру и повысить качество обслуживания. Обнаружение аномалий в интернет-трафике имеет огромное значение для системных администраторов, позволяя своевременно обнаруживать вторжения, вредоносные атаки, предотвращать системные сбои и массовое заражение компьютерных систем.

В дальнейшем предлагается использовать связку методов машинного обучения для выявления аномалий в интернет-трафике с высокой точностью и минимальным количеством ложных срабатываний. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
МТУСИ
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — ведущее отраслевое техническое высшее учебное заведение Центральной России по подготовке кадров для IT и телеком-индустрии, подведомственное Министерству цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ. Основан в 1921 году на базе Московского электротехнического института народной связи им. В.Н. Подбельского. Ежегодно МТУСИ выпускает востребованных специалистов в области связи, информационных технологий, квантовых коммуникаций, робототехники, информационной безопасности и цифровой экономики. В состав университета входят 5 факультетов, 34 кафедры, 2 филиала (Волго-Вятский и Северо-Кавказский), Колледж телекоммуникаций, Музей электросвязи, Квантовый центр, Центр робототехники, Лаборатория AR/VR, Центры заочного обучения бакалавров и магистров, Центр индивидуального обучения.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Дзен и в последнюю очередь на VK
Предстоящие мероприятия
17 сентября, 10:59
НИУ ВШЭ

Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%.

18 сентября, 12:02
Любовь С.

Газовый гигант Elias 2-24b успел набрать массу Юпитера менее чем за миллион лет. Поскольку планета еще формируется, причем довольно далеко от своей звезды, объяснить столь быстрый рост трудно.

16 сентября, 12:12
Александр Березин

Спустя три года после начала испытательных полетов крупнейшую ракету и космический корабль в истории человечества объявили готовыми к первому запуску на орбиту. Причем его планируют сразу десятичасовым и с выводом большой группы спутников Starlink нового поколения. По пропускной способности один этот запуск добавит столько же, сколько десять запусков Falcon 9, современного лидера серийного земного ракетостроения.

16 сентября, 12:12
Александр Березин

Спустя три года после начала испытательных полетов крупнейшую ракету и космический корабль в истории человечества объявили готовыми к первому запуску на орбиту. Причем его планируют сразу десятичасовым и с выводом большой группы спутников Starlink нового поколения. По пропускной способности один этот запуск добавит столько же, сколько десять запусков Falcon 9, современного лидера серийного земного ракетостроения.

16 сентября, 14:29
Татьяна Зайцева

Анализ данных о почти 300 тысячах километров римских дорог, проложенных по территории бывшей империи, показал, что они вовсе не были такими прямыми, как принято считать. Кроме того, выяснилось, что известная поговорка «Все дороги ведут в Рим» тоже не соответствует истине.

17 сентября, 10:59
НИУ ВШЭ

Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

19 августа, 18:31
Александр Березин

После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий