Применение алгоритмов машинного обучения при решении задач информационной безопасности

Системы высокой доступности. 2018. Т. 14. № 4. С. 20–22.

Назаров А. Н., Виноградов Ю. В., Сычев А. К.

В статье изучается вопрос использования алгоритмов машинного обучения при решении задач информационной безопасности, а именно при построении систем обнаружения вторжений (IDS) нового поколения. Рассмотрены основные недостатки традиционных IDS (основанных на сигнатурных правилах) и предложены методы их решения с помощью применения алгоритмов машинного обучения. В статье приведены новые методы применения алгоритмов машинного обучения, с помощью которых можно детектировать как уже известные угрозы, так и ранее не замеченные вариации известных угроз.

Ключевые слова: машинное обучение, мониторинг, monitoring, machine learning, сетевой трафик, network traffic, deep neural networks, anomaly detection, выявление аномалий, IDS, системы обнаружения вторжений, глубинные нейронные сети