ІДЕНТИФІКАЦІЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ САМОПОДІБНОГО ТРАФІКУ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ АТАК

Анотація

У роботі визначена актуальність розробки та вдосконалення систем виявлення вторгнень, головним завданням яких є розпізнавання мережевих атак, спроб несанкціонованого доступу та використання ресурсів мережі. Ця проблема вирішується шляхом використання засобів моніторингу, здатних аналізувати трафік мережі в режимі реального часу. Для цього сформульовано математичну задачу структурно- параметричної ідентифікації та прогнозування трафіку в інформаційно-комунікаційних мережах. Шляхом моделювання на основі експериментальних даних показана ефективність розв’язання задачі структурно- параметричної ідентифікації трафіка із використанням глобальних методів оптимізації та інтелектуальних базисних функцій. Доведена ефективність використання блочно-орієнтованих структур шуканих моделей та адаптивних нечітких алгоритмів при розв’язанні задачі прогнозування трафіку. Перевірена та підтверджена адекватність отриманих моделей мережевого трафіку експериментальним даним. Метою роботи є дослідження та обґрунтування прогнозуючих моделей мережевого самоподібного трафіку для виявлення його аномалій при використанні в системах виявлення та запобігання атак. Методологія вирішення поставленого завдання полягає у комплексному використанні методів систем штучного інтелекту (нейронних мереж, систем нечіткого висновку, нечіткої кластеризації), структурних (еволюційних, пошукових) та параметричних (градієнтних, квазіньютоновських) методів оптимізації, статистичних методів обробки модельних та експериментальних даних, адекватних закономірностям сучасного трафіку інформаційно-комунікаційних мереж, що має самоподібний характер. Наукова новизна. Обґрунтовано методику структурно-параметричної ідентифікації і прогнозування самоподібного трафіку інформаційно-комунікаційних мереж, що включає композицію методів глобальної і локальної оптимізації, а також вибір блочно-орієнтованих структур моделей, яка дозволяє підвищити ймовірність визначення вторгнень для систем виявлення атак за рахунок зниження похибок прогнозуючих моделей самоподібного трафіка. Висновки. Сформульована математична задача структурно-параметричної ідентифікації та прогнозування трафіку в інформаційно-комунікаційних мережах.