Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U000882, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи РОЗРОБКА СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРЗАГРОЗ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ДАНИХ З ВЕБ-РЕСУРСІВ НА МОВІ ПРОГРАМУВАННЯ PYTHON Автор Prokopov V.Meleshko Ye.Yakymenko M.Reznichenko V.Shymko S.Prokopov V.Meleshko Ye.Yakymenko M.Reznichenko V.Shymko S. Дата публікації 07-06-2022 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2565 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Метою даної роботи є створення системи виявлення кіберзагроз на основі аналізу даних мережевого трафіку веб-ресурсів засобами мови програмування Python та з використанням методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є процес аналізу даних з веб-ресурсів у системах кібербезпеки. Предметом дослідження є методи та алгоритми машинного навчання для аналізу даних з веб-ресурсів. Для навчання розробленої моделі виявлення кібератак було обрано відкритий набір даних CSE-CIC-IDS2017, що містить найсучасніші поширені інформаційні атаки, що відповідають вигляду справжніх даних з реального світу, основні реалізовані атаки включають брутфорс FTP, брутфорс SSH, DoS, Heartbleed, веб-атаку, інфільтрацію, ботнет та DDoS. Розроблене програмне забезпечення виявлення кібератак на веб-сайти складається з декількох модулів, а саме: модуля попередньої обробки даних датасету, модуля дослідження ознакового простору мережевого трафіку та модуля використання алгоритмів машинного навчання для пошуку кібератак. Для вирішення завдання з відбору ознак у рамках реалізації даного програмного забезпечення було вирішено обрати стратегію відбір на основі моделі за допомогою одного з ансамблевих методів машинного навчання випадковий ліс. Відбір ознак на основі моделі використовує алгоритм машинного навчання з учителем, щоб обчислити важливість кожної ознаки, і залишає лише найважливіші з них. Для тренування моделі були вибрані наступні алгоритми машинного навчання: наївний баєсів класифікатор, k-найближчих сусідів, дерева рішень, метод опорних векторів (SVM) з використанням гауссівського ядра, адаптивний бустинг, дерева рішень з прискоренням (бустинг градієнта). Разом з тренуванням одразу виконувалася перехресна перевірка (з контролем) по семи блоках, для отримання більш точної оцінки узагальнюючої здатності моделі. Результат роботи – програмна реалізація методів машинного навчання для виявлення кібератак на веб-сайти за допомогою розпізнавання їх ознак у мережевому трафіку, а також проведення порівняння їх ефективності. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити