Выявление аномалий сетевого трафика на примере нейронных сетей
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В представленной статье описываются актуальные сетевые атаки, а также различные способы обнаружения аномальной активности в сетевом трафике. Применение нейронных сетей для анализа сетевого трафика позволит моментально обнаруживать известные системе сетевые атаки и приспосабливаться к новым ранее неизвестным аномалиям сетевого трафика.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Сухов В.К Системы обнаружения аномалий сетевого трафика на основе искусственных иммунных систем и нейросетевых детекторов // Вестник РГРТУ. – 2015. – № 54. – С.84-90.
Tariq Ahamed Ahanger An Effective Approach of Detecting DDoS Using Artificial Neural Networks // IEEE international Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking. – 2017.
DDoS-атаки в четвертом квартале 2018 года. – [Электронный ресурс]. URL: https://securelist.ru/ddos-attacks-in-q4-2018/93384/ (Дата обращения 25.03.2019).
Осовский С.О. Нейронные сети для обработки информации. – М. : Финансы и статистика, 2002.С. 304.
Abdullah Aljumah. Detection of Distributed Denial of Service Attacks Using Artificial Neural Networks // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2017. – Vol. 8. – No. 8.
Reyhaneh Karimazad, Ahmad Faraahi Anomaly-Based Method for DDoS Attacks Detection using RBF Neural Networks // International Conference on Network and Electronics Engineering IACSIT Press, Singapore. – 2011.
Sergey Andropov, Alexei Guirik, Mikhail Budko, Marina Budko. Network Anomaly Detection Using Artificial Neural Networks // PROCEEDING OF THE 20TH CONFERENCE OF FRUCT ASSOCIATION.