Анотація. У статті описано метод моніторингу стану безпеки локальних корпоративних мереж, який об'єднує процеси синтезу та аналізу моделей поведінки вхідних даних, прогнозування їх значень і моделювання процесів кібератак. Створено моделі-класифікатори кіберзагроз. Характеристики потоків даних надходять у мережу за допомогою датчиків, встановлених у заздалегідь запланованих точках-пастках комп'ютерної мережі. Відбувається класифікація векторів із показників, що характеризують ці кібератаки. Отримані результати представлені у вигляді кількісних і якісних оцінок відповідно до основних положень теорії складних систем. Для підвищення ефективності захисту мережі було запропоновано централізувати обчислювальний процес із використанням грід-інфраструктури та хмарної платформи. Проведено попереднє порівняння грід і хмарної технологій. Трудомістка і обчислювально складна процедура переноситься з локальних обчислювальних мереж у високопродуктивні середовища. За допомогою імітаційних моделей було проведено дослідження змін станів схеми обробки запитів, виходячи з вибірки атак, що надійшли до комп'ютерних систем. Модель, при надходженні вхідних потоків даних, враховує їх вид, а також інтенсивність, запобігаючи використання однотипних атак для здійснення задуманої зловмисником схеми, таким чином нейтралізуючи їх вплив, дозволяючи аналізувати більш складні види кібератак. Крім кібербезпеки, прискорення завдання множинного розпізнавання є актуальним і для багатьох інших важливих додатків, таких як інтелектуальний аналіз даних, прискорена обробка XML-запитів, управління технологією QoS, фільтрація в IP-телефонії, оптимізація кешування тощо.
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.