Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=обнаружение сетевых атак<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Платонов, Владимир Владимирович (1946-).
Адаптивная модель распределенной системы обнаружения сетевых атак [Текст] = The adaptive model of distributed intrusion detection system / В. В. Платонов, П. О. Семенов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2017. - № 1. - С. 23-28 : схемы, табл. - Библиогр.: с. 28 (9 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.75

ББК 32.973.202
Рубрики: Вычислительная техника
Распределенные системы обработки данных
Кл.слова (ненормированные):
адаптивные модели -- аномальное сетевое взаимодействие -- интеллектуальный анализ данных -- информационная безопасность -- обнаружение сетевых атак -- распределенные вычислительные сети -- сетевые атаки
Аннотация: Предлагается адаптивная модель системы обнаружения сетевых атак в распределенной вычислительной сети. В основе системы обнаружения лежат различные методы интеллектуального анализа данных, позволяющие по множеству параметров, извлекаемых из сетевого трафика, отнести сетевое взаимодействие к нормальному или аномальному.
Proposed the adaptive model of intrusion detection system for distributed compute network. The intrusion detection system is based on different data mining methods that allow analyzing a set of network traffic parameters and determining whether network interaction is normal or anomalous.

Доп.точки доступа:
Семенов, П. О.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Степанов, М. Д.
Обнаружение сетевых атак в программно-конфигурируемых сетях с использованием алгоритма изолирующего леса [Текст] = Detection of network attacks in software-defined networks using isolating forest algorithm / М. Д. Степанов, Е. Ю. Павленко, Д. С. Лаврова // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 1. - С. 62-78 : схемы, табл., ил., граф. - Библиогр.: с. 77-78 (21 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
detection of network attacks -- information security -- isolating forest algorithm (technique) -- network attacks -- software-configurable networks -- virtualization technologies -- алгоритм изолирующего леса (вычислительная техника) -- информационная безопасность -- обнаружение сетевых атак -- программно-конфигурируемые сети -- сетевые атаки -- технологии виртуализации
Аннотация: Предложен подход к обнаружению сетевых атак в программно-конфигурируемых сетях. Учтена специфика таких сетей с точки зрения безопасности, в качестве основы для разработанного подхода взят модифицированный алгоритм изолирующего леса. Приведены результаты экспериментальных исследований, где подобраны оптимальные параметры работы алгоритма изолирующего леса и расширенного алгоритма изолирующего леса. По результатам исследований сделан вывод об эффективности использования изолирующего леса для обнаружения сетевых атак в программно-конфигурируемых сетях.
This paper proposes an approach for detecting network attacks in software-defined networks. The specifics of such networks in terms of security are taken into account, and a modified isolating forest algorithm is taken as the basis for the developed approach. The results of experimental studies where the optimal parameters of the isolating forest algorithm and the extended algorithm of the isolating forest are chosen are presented. Based on the results of the studies, a conclusion is made about the effectiveness of the isolating forest for network attack detection in software-defined networks.

Доп.точки доступа:
Павленко, Е. Ю.; Лаврова, Д. С.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Лаврова, Д. С.
Обнаружение сетевых атак на системы Интернета вещей с использованием регрессионного анализа [Текст] = Predicting network attacks on iot systems using regression analysis / Д. С. Лаврова, Н. Е. Струкова // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 4. - С. 39-50 : табл., схемы. - Библиогр.: с. 49-50 (14 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Internet of Things -- information security -- network attack detection -- network attack detection accuracy -- network attacks -- regression analysis -- Интернет вещей -- информационная безопасность -- обнаружение сетевых атак -- регрессионный анализ -- сетевые атаки -- точность обнаружения сетевых атак
Аннотация: Целью исследования является повышение точности обнаружения сетевых атак в сети Интернета вещей путем применения методов отбора признаков на основе регрессионных моделей. Представлен анализ проблем обеспечения безопасности систем Интернета вещей. Разработана архитектура системы обнаружения вторжений с использованием рассмотренных методов. Разработан программный макет, реализующий предложенную архитектуру, и оценена его эффективность.
The aim of the study is to improve the accuracy of IoT network attack detection by applying feature selection methods based on regression models. An analysis of the security problems of IoT systems is presented. The architecture of an intrusion detection system using the considered methods is developed. A software layout that implements the proposed architecture is developed and its effectiveness is evaluated.

Доп.точки доступа:
Струкова, Н. Е.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)