Какие методы используются для обнаружения аномальной активности в сети?

Некоторые методы, которые используются для обнаружения аномальной активности в сети:

• Анализ сетевого трафика и поведенческий анализ. dzen.ru Включают изучение истории подключений с помощью статистических приёмов, создание профилей нормальной активности пользователей. dzen.ru Анализируют такие параметры, как время, частота и объём передаваемых данных. dzen.ru
• Глубокий анализ пакетов (Deep Packet Inspection, DPI). dzen.ru Специалисты по безопасности обращают внимание на аномальные временные интервалы соединений, подозрительные изменения объёма трафика или попытки скрытной коммуникации с внешними ресурсами. dzen.ru
• Сигнатуры или методы, основанные на знаниях. www.securitylab.ru Сигнатура точно описывает, какой тип данных ищет система. www.securitylab.ru Например, это может быть поиск пакета с одинаковыми IP-адресами отправителя и получателя или поиск определённого содержимого в пакете. www.securitylab.ru
• Алгоритмы машинного обучения. www.securitylab.ru scienceforum.ru Искусственный интеллект может изучить ожидаемое поведение и определять отклонения от него. www.securitylab.ru Применяются такие алгоритмы, как дерево решений, правило пульсаций, случайный лес и байесовская сеть. scienceforum.ru
• Обнаружение аномалий на основе кластеризации. www.aznresearch.com Основано на предположении, что сходные точки данных имеют тенденцию объединяться в группы, что определяется их близостью к локальным центроидам. www.aznresearch.com
• Обнаружение аномалий на основе плотности. www.aznresearch.com Метод требует помеченных данных. www.aznresearch.com Основан на предположении, что нормальные точки данных, как правило, встречаются в плотном окружении, в то время как аномалии появляются нечасто. www.aznresearch.com
• Обнаружение аномалий на основе машины опорного вектора. www.aznresearch.com SVM — это нейронная сеть, которая хорошо подходит для классификации линейно разделимых бинарных шаблонов. www.aznresearch.com