В данной статье рассматривается применение машинного обучения для обнаружения аномалий в поведении пользователя.С каждым годом количество известных атак стремительно растет. Для противостояния данной угрозе необходимо использовать эффективные средства защиты, такие как системы обнаружения вторжений. Этот вид средств защиты обычно использует сигнатурный анализ и требует регулярного обновления баз сигнатур вторжений, так как не способен обнаруживать атаки, сигнатуры которых отсутствуют в этих базах.Более привлекательны методы, основанные на обнаружении аномалий, поскольку с их помощью можно выявлять неизвестные ранее атаки без необходимости предварительного создания сигнатур вторжений для каждой новой атаки. Одно из наиболее популярных направлений в обнаружении вторжений на уровне узла -анализ поведения пользователя.В данной статье описывается метод обнаружения аномалий поведения пользователей, основанный на применении искусственных нейронных сетей. Метод использует информацию о командах пользователя, извлекаемую из системных log-файлов операционной системы и ПО. Данная информация о командах конвертируется во временной ряд, который потом используется для прогнозирования следующей команды пользователя. Количество ошибок прогнозирования команд пользователя определяет наличие аномалии в его поведении.Экспериментальные результаты показали, что данный метод хорошо подходит для выявления аномалий в поведении пользователя и обладает низкой вероятностью ложных срабатываний.Ключевые слова: обнаружение вторжений, компьютерная атака, анализ событий, поведенческий анализ, обнаружение аномалий, нейронная сеть, машинное обучение, ПК «Ребус-СОВ».
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.