МОДЕЛИ АНОМАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ ВЫЯВЛЕНИЯ КИБЕРАТАК В КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ

Краткое содержание

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

У вступі представлена загальна характеристика роботи, обґрунтована актуальність наукової теми, сформульовані мета і задачі досліджень, відображені наукова новизна і практична цінність отриманих результатів і висновків, наведено дані про їх апробацію та впровадження.

У першому розділі проведений аналіз методів і засобів реалізації атак та визначено, що вони складають достатньо широкий спектр, неперервно удосконалюються, оновлюються і використовуються для реалізації неавторизованих дій щодо комп’ютерних систем та мереж. Найбільш поширені СВВ в основному орієнтовані на використання статистичних методів та нейромережевих підходів. Достовірність роботи таких систем досить чутлива до недостатньої вибірки статистичних даних, неочікуваних змін в середовищі оточення, похибок в навчанні систем, невідомих атак (наприклад, “нульового дня”) та модифікації відомих, що приводить до певних складностей виявлення вторгнень.

При вирішенні задач виявлення аномального стану, породженого атакуючими діями на РІС доводиться стикатися з процесами, які характеризуються великим ступенем невизначеності, нестабільності, випадковості та іншими нечіткими умовами, пов'язаними з різноманітними збуреннями в часі. Формування початкових даних та прийняття рішень щодо стану системи в нечітких умовах нерозривно пов'язано з використанням методів експертного оцінювання та побудовою функцій належності (ФН), що є основним поняттям теорії нечітких множин.

З метою визначення можливостей різних методів (відповідно до заданих критеріїв) щодо їх використання при побудові моделей та систем виявлення аномального стану в комп’ютерних мережах досліджено методи: формування ФН (МФФН) (метод корегування параметрів (КП), метод лінгвістичних термів з використанням статистичних даних (МЛТС), метод опитування (МО) та ін.); порівняння ФН (МПФН) (максмінний метод (ММ), метод упорядкування нечітких чисел (МУ), функція упорядкування нечітких підмножин (ФУ) та ін.); нечіткої арифметики (МНА) (векторний метод (ВМ), метод лінійної апроксимації по локальним максимумам (ЛАЛМ), -рівневий метод (АРМ) та ін.); визначення коефіцієнтів важливості (КВ) (МВКВ) (попарних порівнянь (ПП), рангових перетворень (РП), апроксимації функції корисності (АФК), трансформації частот (ТЧ) тощо).