Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634942)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Инженерный журнал: наука и инновации  / №11 2013

Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть (50,00 руб.)

0   0
Первый авторБулдакова
ИздательствоМ.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана
Страниц14
ID276640
АннотацияРассмотрена задача обнаружения вторжений в корпоративную сеть. Выделены основные компоненты системы обнаружения вторжений и описаны их функции. Выполнен анализ различных подходов к выявлению нарушений информационной безопасности. С этой целью дана характеристика основных методов обнаружения вторжений, выделены их достоинства и недостатки. Показано, что для повышения эффективности выявления ситуаций, связанных с возможным вторжением, необходимо использовать современные технологии интеллектуального анализа данных. Поэтому были исследованы особенности технологий Data Mining для применения в системах обнаружения вторжений, по результатам их сравнительного анализа предложены гибридные средства для выявления атак. Показано, что наиболее перспективным для рассматриваемой задачи является использование нейро-нечетких методов. Предложена архитектура нейро-нечеткой системы для обнаружения вторжений в сеть.
УДК004.056.53
Булдакова, Т.И. Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть / Т.И. Булдакова // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2013 .— №11 .— URL: https://rucont.ru/efd/276640 (дата обращения: 03.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть УДК 004.056.53 Выбор технологий Data Mining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть © Т.И. Булдакова, А.Ш. Джалолов МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Рассмотрена задача обнаружения вторжений в корпоративную сеть. <...> Показано, что для повышения эффективности выявления ситуаций, связанных с возможным вторжением, необходимо использовать современные технологии интеллектуального анализа данных. <...> Поэтому были исследованы особенности технологий Data Mining для применения в системах обнаружения вторжений, по результатам их сравнительного анализа предложены гибридные средства для выявления атак. <...> Показано, что наиболее перспективным для рассматриваемой задачи является использование нейро-нечетких методов. <...> Ключевые слова: информационная безопасность, вторжения, корпоративная сеть, интеллектуальный анализ данных, нейро-нечеткая система. <...> Системы защиты корпоративной сети должны обеспечивать не только пассивное блокирование несанкционированного доступа извне к ее внутренним ресурсам, но и осуществлять обнаружение успешных атак, анализировать причины возникновения угроз информационной безопасности (ИБ) и, по мере возможности, устранять их в автоматическом режиме. <...> Для повышения эффективности выявления ситуаций, связанных с возможным вторжением, предлагается использовать современные технологии интеллектуального анализа данных – технологии Data Mining. <...> Другими словами, обнаружение вторжений – это процесс идентификации и реагирования на подозрительную деятельность, направленную на вычислительные или сетевые ресурсы. <...> Главная задача систем обнаружения вторжений (СОВ) заключается в автоматизации функций по обеспечению ИБ корпоративной сети и обеспечении «прозрачности» функций ИБ для неспециалистов в области защиты информации. <...> Поэтому СОВ – это системы, собирающие информацию из различных точек корпоративной <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ