Готов к работе
Научно-исследовательская работа
2024 / 2025
2164 Применение машинного обучения для предсказания DoS атак
Заявка создана
10.12.2024
Контроль ПО
16.12.2024
Отправлен на комиссию
16.12.2024
Одобрен с рекомендациями
19.12.2024
Паспорт проекта
Аннотация
DoS (Denial-of-Service) атаки представляют серьезную угрозу для сетевой инфраструктуры компаний, приводя к сбоям в работе сервисов и значительным финансовым потерям. Большинство существующих решений сосредоточено на обнаружении и нейтрализации атак на этапе их реализации. Однако подготовительный этап (разведка) остается менее изученным, несмотря на его критическую роль в успехе атак.
Предлагаемое исследование направлено на изучение этапа разведки с целью выявления признаков подготовки атак,...
Отрасль
Информационная безопасность
Теги
DoS
ML
Анализ данных
Цель
Исследовать методы раннего обнаружения и предотвращения DoS атак, основываясь на признаках, выявленных на этапе "разведки".
Ожидаемые результаты
- Аналитический обзор существующих методов выявления DoS атак
- Модель признаков, сигнализирующих о том, что инфраструктуру анализируют (этап "разведки")
- Стенд для эмуляции DoS-атак
- Получения результатов испытаний построенной модели
Форма и способы промежуточного контроля
Промежуточные внутренние встречи с обсуждением результатов
Форма представления результатов
Статья по результатам исследовательской работы
Ресурсное обеспечение
ПК/ноутбук, интернет
Имеющийся задел
Гипотезы:
– Можно выделить определенные признаки, которые смогут с большей вероятностью сигнализировать о том, что сетевую инфраструктуру анализируют (например: считать отпечатки J3, J4+);
– Можно построить модель оценки действий пользователей для принятия решения «легитимный» или «нелегитимный»;
– Можно использовать математики и ML как инструменты для выявления новых паттернов атаки (например: J48, другие классификационные или иные алгоритмы);
– Можно использовать механизмы web2.5-3.0 для...
Заказчик
Организация / АО "Национальная система платежных карт"