Застосування нейроних мереж для аналізу мережевого трафіку систем критичної інфраструктури

Abstract

Виконане дослідження підтверджує, що нейромережевий детектор відхилень є ефективним засобом виявлення недостовірних даних у мережевому трафіку систем керування критичною інфраструктурою. До головних переваг запропонованого підходу, слід віднести: − для навчання нейромережевого детектору не потрібні приклади атак – достатньо даних нормального функціонування керуючої системи; − здатність виявляти раніше невідомі види спотворень даних, у тому числі спричинені апаратними закладками; − забезпечується висока точність виявлення при низькому рівні хибних спрацьовувань. Подальші дослідження доцільно вести в трьох напрямках: − об’єднання нейромережевого детектора з рекурентними нейронними мережами для врахування часових залежностей у даних; − розробка розподілених схем виявлення, залучення операційних систем (ОС) реального часу та серверних ОС (журнали системних подій, спроби несанкціонованого доступу, зміни конфігурації мережевих інтерфейсів) для спільного аналізу з мережевим трафіком; − реалізація нейромережевого детектора на програмованих логічних інтегральних схемах (FPGA) безпосередньо у складі мережевого обладнання для забезпечення аналізу кожного кадру на лінії зв’язку без додаткової затримки.