Отрывок: 3.2.2 Обнаружение аномалий Модуль оценки уязвимости состоит из нескольких агентов обнаружения. Каждый из этих агентов анализирует трафик в поисках вторжения. Если вторжение обнаружено, информация об этом передается в модуль реагирования. Агенты обнаружения распределяются по всем узлам системы. Каждому агенту присваивается множество детекторов DS0…DSn. Все агенты обнаруже...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПопов А. А.ru
dc.contributor.authorБурлаков М. Е.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Россииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorЕстественнонаучный институтru
dc.coverage.spatialалгоритм искусственной иммунной системыru
dc.coverage.spatialзащита информационных системru
dc.coverage.spatialинформационная безопасностьru
dc.coverage.spatialискусственная иммунная системаru
dc.coverage.spatialобнаружение аномалийru
dc.coverage.spatialпредотвращение компьютерных угрозru
dc.coverage.spatialсетевой трафикru
dc.coverage.spatialсистема обнаружения вторженийru
dc.creatorПопов А. А.ru
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20230206134138ru
dc.identifier.citationПопов, А. А. Модуль для системы обнаружения вторжений Suricata на основе алгоритма искусственной иммунной системы : вып. квалификац. работа по спец. 10.05.01 "Компьютерная безопасность" (уровень специалитета) / А. А. Попов ; рук. работы М. Е. Бурлаков ; Минобрнауки России, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак-т, Каф. безопасности информ. систем. - Самара, 2023. - 1 файл (1,5 Мб). - Текст : электронныйru
dc.description.abstractПроанализированы базовые принципы работы систем обнаружения вторжений (СОВ) и алгоритмов на основе искусственной иммунной системы (ИИС), проведена конфигурация системы обнаружения вторжений (англ. Intrusion Detection Systems, IDS) Suricata для работы в режиме IDS. Разработана программная реализация модуля на основе алгоритма искусственной иммунной системы для системы обнаружения вторжений Suricata. Комбинированная система из СОВ Suricata и алгоритмаискусственной иммунной системы решает проблему классификации аномальных и не аномальных запросов в сетевом трафике. Проведена оценка эффективности разработанной системы, состоящей из СОВ Suricata и алгоритма ИИС, на наборе данных сетевого трафика.Предложены основные перспективы развития системы.ru
dc.titleМодуль для системы обнаружения вторжений Suricata на основе алгоритма искусственной иммунной системыru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.37.23ru
dc.subject.udc004.056ru
dc.textpart3.2.2 Обнаружение аномалий Модуль оценки уязвимости состоит из нескольких агентов обнаружения. Каждый из этих агентов анализирует трафик в поисках вторжения. Если вторжение обнаружено, информация об этом передается в модуль реагирования. Агенты обнаружения распределяются по всем узлам системы. Каждому агенту присваивается множество детекторов DS0…DSn. Все агенты обнаруже...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Попов_Александр_Александрович_Модуль_системы_обнаружения.pdf1.57 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.