Классификация событий в системах обеспечения информационной безопасности на основе нейросетевых технологий

Микрюков Андрей Александрович; Бабаш Александр Владимирович; Валерий Александрович Сизов Валерий Александрович Сизов

База данных: Каталог библиотеки СФУ (М 597)

Библиографическое описание: Микрюков, Андрей Александрович. Классификация событий в системах обеспечения информационной безопасности на основе нейросетевых технологий = Classifcation of events in information security systems based on neural networks / А. А. Микрюков, А. В. Бабаш, В. А. Сизов. - (Новые технологии). - Текст : непосредственный // Открытое образование. - 2019. - № 1. - С. 57-63. - Библиогр.: с. 61-63 (18 назв.). - ISSN 1818-4243.

Аннотация: Предложен комплексный подход к построению нейросетевого ансамбля для решения задач классификации событий безопасности в системах обеспечения информационной безопасности. Особенностями предлагаемого подхода является адаптивная редукция нейросетевого ансамбля (отбор лучших классификаторов на основе оценки степени соответствия области компетенции частного нейросетевого классификатора и сходимости результатов частных классификаторов), а также выбор и обоснование метода голосования (композиции или агрегирования выходов частных классификаторов). Результаты проведенных численных экспериментов подтверждают эффективность предлагаемого подхода. Коллективное использование искусственных нейросетей в виде нейросетевых ансамблей (комитетов нейронных сетей) позволят получить более точные и достоверные результаты классификации событий безопасности в корпоративной информационной сети. Предложен усовершенствованный комплексный подход к построению нейросетевого ансамбля, обеспечивающий получение более эффективных результатов классификации. Подход основан на применении процедуры адаптивной редукции результатов частных классификаторов и процедуры выбора метода агрегирования результатов частных классификаторов. Показано, что использование рассматриваемого подхода, обеспечивает повышение эффективности решения поставленной задачи. Полученные результаты могут быть использованы при совершенствовании систем управления инцидентами информационной безопасности. Определены тенденции и направления развития методов коллективных решений на основе нейросетевых ансамблей (комитетов нейронных сетей).
Purpose of the research. The aim of the study is to increase the effectiveness of information security and to enhance accuracy and promptness of the classification of security events, security incidents, and threats in information security systems. To respond to this challenge, neural network technologies were suggested as a classification tool for information security systems. These technologies allow accommodating incomplete, inaccurate and unidentified raw data, as well as utilizing previously accumulated information on security issues. To address the problem more effectively, collective methods based on collective neural ensembles aligned with an advanced complex approach were implemented. Materials and methods: When solving complex classification problems, often none of the classification algorithms provides the required accuracy. In such cases, it seems reasonable to build compositions of algorithms, mutually compensating errors of individual algorithms. The study also gives an insight into the application of neural network ensemble to address security issues in the corporate information system and provides a brief review of existing approaches to the construction of neural network ensembles and methods to shape problem solving with neural networks classifiers. An advanced integrated approach is proposed to tackle problems of security event classification based on neural network ensembles (neural network committees). The approach is based on a three-step procedure. The stages of the procedure implementation are described. It is shown that the use of this approach facilitates the efficiency of solving the problem. Results: An advanced integrated approach to addressing security event classification based on neural network ensembles (neural network committees) is proposed. This approach applies adaptive reduction of neural network ensemble (selection of the best classifiers is based on the assessment of the compliance degree of the competence area of the private neural network classifier and convergence of the results of private classifiers), as well as the selection and rationale of the voting method (composition or aggregation of outputs of private classifiers). The results of numerical experiments support the effectiveness of the proposed approach. Conclusion: Collectively used artificial neural networks in the form of neural network ensembles (committees of neural networks) will provide more accurate and reliable results of security event classification in the corporate information network. Moreover, an advanced integrated approach to the construction of a neural network ensemble is proposed to facilitate effectiveness of the classification process. The approach is based on the application of the adaptive reduction procedure for the results of private classifiers and the procedure for selecting the method of aggregation of the results of private classifiers. These outcomes will enable advancement of the system control over information security incidents. Finally, the paper defines tendencies and directions of the development of collective solution methods applying neural network ensembles (committees of neural networks).

Год издания: 2019

Авторы: Микрюков Андрей Александрович , Бабаш Александр Владимирович , Валерий Александрович Сизов Валерий Александрович Сизов

Источник: Открытое образование

Выпуск: № 1

Номера страниц: 57-63

Количество экземпляров:

Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, Б1-14): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Изучение перспективных защищенных информационных систем на основе моделирования сигналов

Сизов Валерий Александрович и др.
2019 год

Совершенствование нормативно-правовой базы информационной безопасности для устройств…

Сизов Валерий Александрович и др.
2020 год

Повышение эффективности формирования профессиональных компетенций магистров по направлению …

Гаврилов Александр Викторович и др.
2019 год

Разработка модели управления инцидентами в информационной системе предприятия на основе…

Микрюков Андрей Александрович и др.
2020 год

Сравнение времени реагирования на событие информационной безопасности при использовании DLP и…

Тихомиров А. А. и др.
2024 год

Проблемы внедрения SIEM-систем в практику управления информационной безопасностью субъектов…

Сизов Валерий Александрович и др.
2020 год

Самоадаптация обучающих программных систем на основе наблюдения за информационной средой

Бершадский Александр Моисеевич и др.
2019 год

Распознавание изолированных слов на основе взвешенного голосования дикторозависимых нейросетевых…

Савченко Л. В.
2020 год

Социальные сети образовательного назначения как объект защиты при подготовке специалистов по…

Рудинский Игорь Давидович и др.
2019 год

Система постановки произношения на основе сверточных нейронных сетей и информационной теории…

Савченко Л. В.
2019 год

Интеграция разнородных знаний в интеллектуальных информационных системах на основе…

Кравченко Юрий Алексеевич и др.
2014 год

Научно-технические проблемы применения технологий искусственного интеллекта и нейросетевых…

Матвиенко Юрий Андреевич и др.
2021 год

Информационная система оценки экологической безопасности авиационных материалов и технологий…

Гвоздкова Ю. Д. и др.
2019 год

Задача параметрического синтеза систем обеспечения целостности данных в информационных системах и…

Беркетов Геннадий Александрович и др.
2014 год

Стендовая отладка параметров авиационного газотурбинного двигателя на основе нейросетевых технологий

Кинарский А. В. и др.
2014 год

Информационно-психологическая безопасность - основа формирования информационной культуры личности

Маслакова М. В.
2019 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Классификация событий в системах обеспечения информационной безопасности на основе нейросетевых технологий
статья из журнала

Похожие публикации