АНАЛІЗ СИСТЕМ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО МОНІТОРИНГУ ТРАФІКУ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ АТАК
DOI:
https://doi.org/10.32782/IT/2023-1-11Ключові слова:
інтелектуальний моніторинг, мережевий трафік, система виявлення атак, кібербезпека, машинне навчання, аналіз трафіку, аномалії трафіку, класифікація систем виявлення атак, мережеві загрозиАнотація
У статті розглянуто інформаційну технологію інтелектуального моніторингу трафіку комп’ютерної мережі для систем виявлення атак. В статті здійснено огляд сучасних систем моніторингу трафіку, виявлення аномалій та розпізнавання атак різного типу. Проаналізовано застосування машинного навчання для аналізу трафіку і розвиток сучасних алгоритмів. Розглянуто класифікацію систем виявлення атак за основними параметрами та можливостями аналізу трафіку, а також наведено таблицю порівняння різних типів систем виявлення атак з указівкою їх переваг та недоліків. Досліджено можливі мережеві загрози, які можна виявити за допомогою інтелектуального моніторингу трафіку комп’ютерної мережі, а також визначено перспективи застосування інтелектуального моніторингу для покращення систем виявлення атак.
Посилання
Vern Paxson. "Bro: A System for Detecting Network Intruders in Real-Time." Proceedings of the 7th USENIX Security Symposium San Antonio, Texas, January 26-29, 1998. doi: 10.1016/S1389-1286(99)00112-7
Leyla Bilge, Engin Kirda, Christopher Kruegel, Marco Balduzzi. "EXPOSURE: Finding Malicious Domains Using Passive DNS Analysis." Proceedings of the Network and Distributed System Security Symposium, NDSS 2011, San Diego, California, USA, 6th February - 9th February 2011.
Alina Oprea, Zhou Li, Ting-Fang Yen, Sang Chin, Sumayah Alrwais. "Detection of Early-Stage Enterprise Infection by Mining Large-Scale Log Data." Conference: 2015 45th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN). doi: 10.1109/DSN.2015.14
Yisroel Mirsky, Tomer Doitshman, Yuval Elovici, Asaf Shabtai. "Kitsune: An Ensemble of Autoencoders for Online Network Intrusion Detection." Conference: Network and Distributed System Security Symposium. January 2018. doi: 10.14722/ndss.2018.23211
N. Šrndić and P. Laskov, "Practical Evasion of a Learning-Based Classifier: A Case Study," 2014 IEEE Symposium on Security and Privacy, Berkeley, CA, USA, 2014, pp. 197-211, doi: 10.1109/SP.2014.20.
Ida Seraphim, Shreya Palit, Kaustubh Srivastava, Poovammal Eswaran. A Survey on Machine Learning Techniques in Network Intrusion Detection System, Conference: 2018 4th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA), doi: 10.1109/CCAA.2018.8777596.
G. Shang-fu and Z. Chun-lan, "Intrusion detection system based on classification," 2012 IEEE
International Conference on Intelligent Control, Automatic Detection and High-End Equipment, Beijing, China, 2012, pp. 78-83, doi: 10.1109/ICADE.2012.6330103.
M. O. Miah, S. Shahriar Khan, S. Shatabda and D. M. Farid, "Improving Detection Accuracy for Imbalanced Network Intrusion Classification using Cluster-based Under-sampling with Random Forests," 2019 1st International Conference on Advances in Science, Engineering and Robotics Technology (ICASERT), Dhaka, Bangladesh, 2019, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICASERT.2019.8934495.
N. S. Bhati and M. Khari, "Comparative Analysis of Classification Based Intrusion Detection Techniques," 2021 5th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON), Mathura, India, 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/ISCON52037.2021.9702411.
G. Sah and S. Banerjee, "Feature Reduction and Classifications Techniques for Intrusion Detection System," 2020 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), Chennai, India, 2020, pp. 1543-1547, doi: 10.1109/ICCSP48568.2020.9182216.
A. S. Subaira and P. Anitha, "Efficient classification mechanism for network intrusion detection system based on data mining techniques: A survey," 2014 IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO), Coimbatore, India, 2014, pp. 274-280, doi: 10.1109/ISCO.2014.7103959.
R. Samrin and D. Vasumathi, "Review on anomaly based network intrusion detection system," 2017 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT), Mysuru, India, 2017, pp. 141-147, doi: 10.1109/ICEECCOT.2017.8284655.
Rushendra, K. Ramli, N. Hayati, E. Ihsanto, T. S. Gunawan and A. H. Halbouni, "Development of Intrusion Detection System using Residual Feedforward Neural Network Algorithm," 2021 4th International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), Yogyakarta, Indonesia, 2021, pp. 539-543, doi: 10.1109/ISRITI54043.2021.9702773.
