Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В МТУСИ применили связку методов машинного обучения для выявления аномалий в интернет-трафике
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.
Пластичность мозга — его способность перестраиваться под влиянием приходящей информации. Это свойство необходимо для обучения и адаптации. Пластичность особенно высока в детском и юношеском возрасте, она помогает быстро выучить иностранный язык и освоить сложные моторные навыки (например, фигурное катание). Ресурс пластичности есть и у пожилых людей — благодаря альтернативным нейронным сетям они восстанавливаются после травмы или инсульта. Как выясняется, высокая пластичность это не всегда хорошо. Нарушение тонкого баланса между пластичностью и стабильностью может вести к неприятным последствиям, таким как хроническая боль, тиннитус (звон в ушах) и фобии.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно