Проектирование нейросетевых моделей для обнаружения вторжений с использованием общедоступных баз данных

Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2018. № 8. С. 30–37.

Абашев М. А., Никитина Е. Ю., Суворова В., Ясницкий Л. Н.

В статье представлена методика построения нейросетевой модели обнаружения и классификации сетевых вторжений с использованием сведений об атаках, содержащихся в базах данных KDD Cup 1999 Data и UNSW-NB-15. Построены различные варианты нейронных сетей с полным и сокращенным набором входных параметров, выполнен сравнительный анализ с аналогичными моделями. Получен многослойный персептрон MLP 194-20-10, использующий 32 входных параметра и способный отличать шесть видов сетевых соединений в среднем с вероятностью 98,99%. При этом ошибка первого рода составила 0,16%; ошибка второго рода составила 4,48%. На основе полученной модели планируется создание программного модуля интеллектуального анализа сетевого трафика.

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, artificial neural network, Network attack, Intrusion detection, обнаружение вторжений, сетевые атаки