Применение искусственного интеллекта для анализа сетевого трафика
Автор: Денисенко В.В., Ященко А.С.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 1-1 (76), 2023 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются способы применения искусственного интеллекта для анализа сетевого трафика. Преимущество использования глубокого машинного обучения для анализа сетевого трафика заключается в его способности обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности. Применение нейронных сетей при анализе безопасности сети включает в себя такие этапы работы, как: обнаружение аномалий, классификация трафика и идентификация атаки. Искусственный интеллект и нейросети в частности способны обучаться, используя данные для развития из сетевого трафика, опираясь на закономерность некоторых выявленных признаков. Процесс глубокого обучения необходимо контролировать, так как если этих данных для обучения будет недостаточно, то в итоге отследить логику действий и причину некоторых выводов может быть проблематично.
Информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, компьютерные сети, нейронные сети, анализ сетевого трафика
Короткий адрес: https://sciup.org/170197622
IDR: 170197622 | DOI: 10.24412/2500-1000-2023-1-1-19-22
Список литературы Применение искусственного интеллекта для анализа сетевого трафика
- Скрыпников, А.В. Использование методов машинного обучения при решении задач информационной безопасности / А.В. Скрыпников, В.В. Денисенко, И.А. Саранов // Вестник Воронежского института ФСИН России. - 2020. - №4. - С. 69-73.
- Ботяну А.Г. Глубокая проверка пакетов с использованием сверточных нейронных сетей / Ботяну А.Г., Лотфоллахи Мохаммад и др. // Мягкие вычисления. - 2020. - С. 1-14.
- Соуза Р.Т. Классификация сетевого трафика с использованием глубоких рекуррентных нейронных сетей / Р.Т. Соуза, Франческо Палмиери, Джанни Д'Анджело // Журнал сетевых и компьютерных приложений, том 173, 1 января 2021 г., 102890.
- Дайнотти А. Проблемы и будущие направления в классификации трафика / А. Дайнотти, А. Пескейп, К.С. Клаффи // IEEE Network. - 2012. - Vol. 26, №1. - С. 35-40.
- Кузнецова, А.В. Искусственный интеллект и информационная безопасность общества: монография / А.В. Кузнецова, С.И. Самыгин, М.В. Радионов; ред. П.С. Самыгин. - М.: Русайнс, 2016. - 117 с.
- Маршалко, Г. Игры искусственного разума: безопасность систем машинного обучения // Информационная безопасность. - 2018. - №4. - С. 6-7.
