Какие технологии используются для обнаружения аномалий в сетевой активности?

Для обнаружения аномалий в сетевой активности используются различные технологии, среди них:

• Системы UEBA (User and Entity Behavior Analytics). www.ittelo.ru Они анализируют поведение сетевых сущностей — серверов, пользователей, приложений. www.ittelo.ru Строят профили нормального поведения и выявляют отклонения от установленных паттернов. www.ittelo.ru
• Статистические методы. www.ittelo.ru Анализ отклонений от среднего значения, построение доверительных интервалов и оценка стандартных отклонений позволяют выявлять простые объёмные аномалии. www.ittelo.ru
• Временной анализ. www.ittelo.ru Сезонная декомпозиция позволяет выделить долгосрочные тренды, сезонные колебания и случайные флуктуации. www.ittelo.ru Аномалии выявляются как значительные отклонения от предсказанных значений. www.ittelo.ru
• Многомерный анализ. www.ittelo.ru Учитывает взаимосвязи между различными метриками. www.ittelo.ru Например, изолированное увеличение объёма трафика может быть нормальным, но в сочетании с изменением географического распределения соединений может указывать на проблему. www.ittelo.ru
• Методы машинного обучения. cyberleninka.ru Алгоритмы анализируют исторические данные, выявляют закономерности и могут предсказывать аномалии на основе текущего поведения системы. www.ittelo.ru
• Нейронные сети. dev.to Например, Long Short-Term Memory (LSTM) и автоэнкодеры. dev.to LSTM моделируют временные ряды данных, обучаясь распознавать нормальные паттерны трафика и выявлять отклонения, которые могут указывать на атаку. dev.to
• Адаптивные системы. www.ittelo.ru Автоматически корректируют свои параметры на основе изменений в инфраструктуре и паттернах трафика. www.ittelo.ru

Некоторые инструменты для обнаружения аномалий: Zeek, Darktrace. dev.to