Библиографическое описание:ЭВОЛЮЦИЯ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ СЕТЕВЫХ АНОМАЛИЙ: ОТ СИГНАТУРНЫХ ПОДХОДОВ К ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ РЕШЕНИЯМ : доклад, тезисы доклада / М. В. Белоголовкин. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Лучшие научные исследования студентов и учащихся : сборник статей IX Международной научно-практической конференции / ЛУЧШИЕ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СТУДЕНТОВ И УЧАЩИХСЯ (2024 ; 20.12 - 20.12 ; Пенза). - Пенза, 2024. - С. 76-81. - ISBN 9785002366637.
Аннотация:В работе представлен обзор методов и подходов к обнаружению аномалий на сетевом и транспортном уровнях протоколов с использованием алгоритмов машинного обучения. Анализируются основные типы аномалий и рассматриваются преимущества и недостатки традиционных методов анализа по сравнению с методами машинного обучения. Особое внимание уделяется подготовке данных, выбору признаков, балансировке классов и интерпретации результатов. Приводятся примеры успешной реализации алгоритмов на реальных и синтетических наборах данных. Также рассматриваются современные инструменты и платформы для реализации подобных решений.
The paper provides an overview of methods and approaches to detecting anomalies at the network and transport protocol levels using machine learning algorithms. The main types of anomalies are analyzed and the advantages and disadvantages of traditional analysis methods compared to machine learning methods are considered. Special attention is paid to data preparation, feature selection, class balancing, and interpretation of results. Examples of successful implementation of algorithms on real and synthetic datasets are given. Modern tools and platforms for implementing such solutions are also considered.
