|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Применение глубокого обучения для обнаружения компьютерных атак в сетевом трафикестатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Гетьман А.И., Горюнов М.Н., Мацкевич А.Г., Рыболовлев Д.А., Никольская А.Г.
- Журнал: Труды Института системного программирования РАН (электронный журнал)
- Том: 35
- Номер: 4
- Год издания: 2023
- Первая страница: 1
- Последняя страница: 1
- Аннотация: В работе рассмотрены вопросы применения методов глубокого обучения для обнаружения компьютерных атак в сетевом трафике. Представлены результаты анализа релевантных исследований и обзоров в области применения глубокого обучения для обнаружения вторжений. Произведено описание и сравнение наиболее используемых методов глубокого обучения, предложена система их классификации. Определены существующие тенденции и проблемы применения методов глубокого обучения для обнаружения компьютерных атак в сетевом трафике. Для оценки применимости методов глубокого обучения для обнаружения вторжений синтезирована нейронная сеть CNN-BiLSTM и представлены результаты её сравнения с разработанной ранее моделью, основанной на использовании классификатора типа «случайный лес». Использование метода глубокого обучения позволило упростить этап конструирования признаков, что вместе с близостью полученных значений метрик для сравниваемых моделей подтверждает перспективность применения методов глубокого обучения для обнаружения вторжений.
- Добавил в систему: Гетьман Александр Игоревич