Отрывок: Доля пакетов, размер которых превышает 1000 байт (часто близко к максимальной единице передачи – MTU, типично для передачи данных), от общего числа пакетов; 10) интенсивность пакетов (Packets per Second). Среднее количество пакетов, переданных в секунду в течение активной фазы потока (длительности); 11) энтропия размеров пакетов (Size Entropy). Мера неопределённости или разнообразия распределения размеров пакетов в потоке. Рассчитывает...
Название : Разработка модуля искусственной иммунной системы для обнаружения VPN-трафика в сетях
Авторы/Редакторы : Григорьева Н. А.
Бурлаков М. Е.
Осипов М. Н.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт естественных и математических наук
Дата публикации : 2025
Библиографическое описание : Григорьева, Н. А. Разработка модуля искусственной иммунной системы для обнаружения VPN-трафика в сетях : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 10.03.01 "Информационная безопасность" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Организация и технологии защиты информации" / Н. А. Григорьева ; рук. работы М. Е. Бурлаков ; нормоконтролер М. Н. Осипов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т естеств. и. - Самаpа, 2025. - 1 файл (1,8 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Проведён анализ принципов работы искусственных иммунных систем, их применения в задачах анализа данных и особенностей VPN-трафика, включая его характеристики и методы сокрытия сетевой активности. Исследованы существующие подходы к выявлению аномалий и классификации сетевого трафика, в том числе зашифрованного, с использованием ИИС, и оценена их потенциальная эффективность. Разработан программный модуль ИИС, реализующий алгоритм негативного отбора для обнаружения VPN-трафика путём анализа 13 статистических признаков сетевых потоков. Проведено тестирование разработанного модуля на специально сформированных наборах данных, которое продемонстрировало его способность эффективно отличать VPN-трафик от нормального трафика (точность 88%, полнота для VPN 80%). Обоснована перспективность применения предложенного подхода на базе ИИС для решения задач обнаружения аномальной сетевой активности, маскируемой с помощью VPN-технологий.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-modulya-iskusstvennoi-immunnoi-sistemy-dlya-obnaruzheniya-VPNtrafika-v-setyah-116282
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20250724160022
Ключевые слова: VPN-трафик
информационная безопасность
искусственные иммунные системы
машинное обучение
методы сокрытия сетевой активности
негативный отбор
обнаружение VPN
сетевой трафик
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Григорьева_Наталья_Андреевна_Разработка_модуля_искусственной_иммунной.pdf1.85 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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