Выявление аномалий сетевого трафика на примере нейронных сетей

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 16, 2021
Ключевые слова:
аномалии сетевого трафика, нейронная сеть, ddos-атака, системы обнаружения аномалий network traffic anomalies, neural network, ddos-attack, anomaly detection systems

Основное содержимое статьи

А.А. Голованов
Государственный университет "Дубна"
О.И. Мельникова
Государственный университет "Дубна"
К.А. Деменко
Государственный университет "Дубна"

Аннотация

В представленной статье описываются актуальные сетевые атаки, а также различные способы обнаружения аномальной активности в сетевом трафике. Применение нейронных сетей для анализа сетевого трафика позволит моментально обнаруживать известные системе сетевые атаки и приспосабливаться к новым ранее неизвестным аномалиям сетевого трафика.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Голованов А, Мельникова О, Деменко К. Выявление аномалий сетевого трафика на примере нейронных сетей. Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 16 сентябрь 2021 г. [цитируется по 19 апрель 2024 г.];(2):10-5. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/106
Выпуск
№ 2 (2019): №2 (2019)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Сухов В.К Системы обнаружения аномалий сетевого трафика на основе искусственных иммунных систем и нейросетевых детекторов // Вестник РГРТУ. – 2015. – № 54. – С.84-90.

Tariq Ahamed Ahanger An Effective Approach of Detecting DDoS Using Artificial Neural Networks // IEEE international Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking. – 2017.

DDoS-атаки в четвертом квартале 2018 года. – [Электронный ресурс]. URL: https://securelist.ru/ddos-attacks-in-q4-2018/93384/ (Дата обращения 25.03.2019).

Осовский С.О. Нейронные сети для обработки информации. – М. : Финансы и статистика, 2002.С. 304.

Abdullah Aljumah. Detection of Distributed Denial of Service Attacks Using Artificial Neural Networks // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2017. – Vol. 8. – No. 8.

Reyhaneh Karimazad, Ahmad Faraahi Anomaly-Based Method for DDoS Attacks Detection using RBF Neural Networks // International Conference on Network and Electronics Engineering IACSIT Press, Singapore. – 2011.

Sergey Andropov, Alexei Guirik, Mikhail Budko, Marina Budko. Network Anomaly Detection Using Artificial Neural Networks // PROCEEDING OF THE 20TH CONFERENCE OF FRUCT ASSOCIATION.