Дослідження застосування алгоритмів штучного інтелекту в системах виявлення/запобігання вторгнень

Анотація

Проведено аналіз необхідності та доцільності використання алгоритмів та технологій штучного інтелекту на основі нейронних мереж та нечіткої логіки у системах виявлення та запобігання вторгнень у мережу. Сучасні атаки на мережу відрізняються здатністю змінювати свої характеристики та способи дії майже у реальному часі. Застарілі експертні системи захисту мережі, які засновані на понятті «правило-дія», вже не можуть впоратися з даними видами атак, тому що їм потрібен певний час на обробку інформації про нову атаку та занесення її до своєї бази даних. У роботі пропонується модель системи виявлення/запобігання вторгнень на основі використання нейронної мережі, що навчається на тестовій вибірці, яка створюється за алгоритмами нечіткої логіки. Алгоритм навчання нейронної мережі заснований на методі навчання з вчителем та методі зворотного поширення помилки. Таким чином, повна процедура навчання нейронної мережі вимагає від користувача мати лише дамп перехопленого мережевого трафіку для його подальшої обробки згідно алгоритму створення тестової вибірки. Результати оцінки і практичного тестування запропонованої моделі показують, що подібна схема захисту мережі від атак може працювати досить надійно і використовуватись в якості системи виявлення/запобігання вторгнень для локальних та  глобальних мереж.