Методика гибридизации интеллектуальных методов для распознавания зловредного трафика

В современном мире IT-технологий наблюдается тенденция постоянно растущего потока сетевого трафика, сетевых подключений и соответственно постоянно растущего количества уязвимостей централизованных и децентрализованных систем. Актуальность темы заключается в необходимости модернизации и усовершенствования уже существующих механизмов для более точного распознавания зловредного трафика и повышения уровня защищенности всей сетевой инфраструктуры. Представлен новый подход к исследованию сетевого трафика. Описаны преимущества предлагаемой методики по сравнению с современными системами обнаружения вторжений, основанными на стандартных алгоритмах и интеллектуальных методах. Обозначены направления в области модернизации и усовершенствования алгоритмов по обнаружению сетевых аномалий и сетевых вторжений. Отображены основные моменты работы подсистемы классификации сетевого трафика и логика работы каждого этапа, представлены результаты исследования и тестирования системы, описаны рекомендации по применению и практической значимости разработанного алгоритма.