ВЫЯВЛЕНИЕ АТАК В КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЯХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ - Бахарева, Надежда Федоровна; Тарасов, Вениамин Николаевич; Шухман, Александр Евгеньевич; Полежаев, Петр Николаевич; Ушаков, Юрий Александрович; Матвеев, Артем Алексеевич (Современные информационные технологии и ИТ-образование; Том 14 № 3 (2018): Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2018)
Обнаружение сетевых атак является в данный момент одной из наиболее острых проблем безопасного применения корпоративных сетей. Сетевые системы обнаружения вторжений на основе сигнатурных правил не способны обнаруживать новые типы атак. Таким образом, актуальной является задача быстрой классификации сетевого трафика для обнаружения сетевых атак. В статье разрабатываются алгоритмы выявления атак в корпоративных сетях на основе анализа данных, которые могут быть в них собраны. Использован набор данных UNSW-NB15 для сравнения методов машинного обучения для классификации по принципу атака-обычный траффик, а также для выявления девяти наиболее популярных классов типовых атак, таких как Fuzzers, Analysis, Backdoors, DoS, Exploits, Generic, Reconnaissance, Shellcode и Worms. В качестве основной метрики оценки точности классификации используется balanced_accuracy_score – сбалансированная точность. Основное преимущество данной метрики в адекватной оценке точности алгоритмов классификации с учетом сильного дисбаланса в количестве размеченных записей по каждому классу набора данных. В результате эксперимента было выявлено, что лучшим алгоритмом для идентификации наличия атаки является RandomForest, для уточнения ее типа – AdaBoost.