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.
Богатые люди в США могут позволить себе лучшие клиники, персональных врачей и здоровое питание. Но они все равно умирают раньше, чем их состоятельные сверстники в Европе. Авторы нового исследования выяснили, что разрыв в продолжительности жизни между Старым Светом и Америкой сохраняется на всех уровнях богатства.
Международная группа астрофизиков провела анализ астрономических данных и обнаружила признаки, указывающие на то, что джет TXS 0506+056 подвергается гравитационному линзированию. Исследования в этом направлении могут существенно изменить наше понимание структуры джетов блазаров и механизмов генерации нейтрино.
Специалисты НИЦ «Курчатовский институт» — ПИЯФ разработали новый тест-набор для быстрой и точной оценки опасности для здоровья загрязняющих химических веществ — ксенобиотиков. Метод основан на использовании дрожжей, мутирующих под воздействием токсинов.
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
Ученые из Австралии исследовали влияние сексуальной активности, а именно — самоудовлетворения и полового контакта с партнером — на объективные и субъективные параметры сна, в том числе на мотивацию поутру и готовность к новому дню.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии