Data Mining and Machine Learning in Cybersecurity

Development of a system for the detection of cyber attacks based on the clustering and formation of reference deviations of attributes

“…traffic [4], unpredicted addresses of packets [5], attributes of requests to databases (DB) [6,7], etc. These articles do not take into account the possibility of parallel formation of reference deviations for the features of anomalies and cyber attacks, which increases the time of RO analysis in ASR (or ISDA) [8].…”

“…We accepted that ct a and ct b are the reference vectors of RO classes, in particular, by the KDD Cup 1999 Data [2,5,7].…”

Обнаружение DoS атак с применением ансамбля классификаторов

“…Метод построения ансамбля использует весовые коэффициенты, полученные методом роя частиц (particle swarm optimization, PSO), для повышения точности обнаружения вторжений. [9]. В контексте обнаружения вторжений, алгоритмы классификации, как правило, представляют отображение, которое адаптируется к невидимым сетевым аномалиям [24].…”

“…Таким образом, когда типы атак не известны априори, что является весьма реалистичным предположением, выбор метода обнаружения атак не прост. Кроме того, масштаб сети является проблемой: при обнаружении атак необходимо учитывать распределение процесса выполнения заданий между несколькими серверами сети с целью увеличения общей производительности и возможность работы системы при отказе отдельных её элементов с учетом роста размеров сетей [8,9].…”

Botnets and Methods of Their Detection

“…ML [25,26] is a branch of artificial intelligence and the main goal of which is the knowledge summarization based on finite number of previous experiences sand finding useful patterns for previously unknown events. The main advantage of ML methods is finding the needed knowledge out of large amounts of data.…”