• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
8 апреля
МТУСИ
291

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 + Enter.
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, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 15:12
Андрей

Европейские гляциологи, используя первые снимки Восточной Антарктиды 1937 года, а также фотографии середины XX века и современные спутниковые данные, отследили, как менялись ледники в этом регионе на протяжении 85 лет.

Вчера, 14:07
МГППУ

Психологи из МГППУ выяснили, что непосредственный контакт глаза в глаза (без слов) существенно влияет на оценку индивидуальных черт незнакомого человека и уровень доверия к нему. Они проверили гипотезу, как меняется представление о незнакомце по фото и при визуальном контакте с ним. Ученые определили, что люди с квадратным типом лица, чаще получают неправильную оценку своего характера от незнакомцев по фотографии. Но независимо от формы лица, повторная оценка после контакта взглядов отличается более положительными индивидуальными чертами.

Вчера, 13:04
Ольга Иванова

Американские ученые показали: стереотип о том, что женщины, склонные заниматься случайным сексом, имеют более низкую самооценку по сравнению с другими дамами, не выдерживает критики.

24 мая
Игорь Байдов

С помощью космических и наземных телескопов международная команда астрономов открыла похожий на нашу планету мир в так называемой зоне обитаемости, позволяющей воде существовать на поверхности тела в жидком состоянии. По космическим меркам экзопланета находится достаточно близко к Земле и, вероятно, представляет собой скалистый мир с благоприятным для жизни климатом. Подобные миры астрономы открывают крайне редко.

Вчера, 15:12
Андрей

Европейские гляциологи, используя первые снимки Восточной Антарктиды 1937 года, а также фотографии середины XX века и современные спутниковые данные, отследили, как менялись ледники в этом регионе на протяжении 85 лет.

24 мая
Полина Меньшова

Чрезмерный или неконтролируемый просмотр порноконтента, как правило, связан с особенностями психологического и эмоционального состояния человека. Какие именно факторы вызывают потребность в видео «для взрослых», объяснили специалисты из Австралии.

15 мая
НИУ ВШЭ

Международный коллектив исследователей при участии ученых из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ изучил, как выбор иностранного языка влияет на когнитивные способности человека. Оказалось, что языки, непохожие на родной, стимулируют когнитивную функцию на начальном этапе их изучения, а близкие к родному имеют отложенный эффект и помогают мозгу эффективнее работать при более высоком уровне владения иностранным языком.

3 мая
Василий Парфенов

Ледяной покров Антарктики претерпевает значительные изменения на протяжении года, и его поведение хорошо изучено в общем. Но некоторые локальные аномалии объяснить не получается вот уже несколько десятилетий. Одна из них — полынья возвышения Мод, или полынья моря Уэдделла, которая появляется нерегулярно на одном и том же месте. Международная команда океанологов, наконец, смогла разгадать механизмы ее образования.

24 мая
Игорь Байдов

С помощью космических и наземных телескопов международная команда астрономов открыла похожий на нашу планету мир в так называемой зоне обитаемости, позволяющей воде существовать на поверхности тела в жидком состоянии. По космическим меркам экзопланета находится достаточно близко к Земле и, вероятно, представляет собой скалистый мир с благоприятным для жизни климатом. Подобные миры астрономы открывают крайне редко.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: