Обнаружение распределенных атак типа "Отказ в обслуживании" (D DOS) с помощью машинного и глубокого обучения: обзор методов и технологий
DoS-атаки представляют собой серьезную угрозу для онлайн-сервисов, сетей и бизнеса, способствуя значительным сбоям в работе, финансовым потерям и ущербу. Рассматриваются методы машинного и глубокого обучения для обнаружения и предотвращения D DoS-атак.
Подобные документы
Разработка модели оценки уровня мощности DDoS-атак на основе применения нечеткой логики. Анализ характеристик распределенных DDoS-атак. Методика оценки мощности атак типа "отказ в обслуживании" на основе параметров: объем, скорость, продолжительность.
статья, добавлен 17.10.2024Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Исследование особенностей организации работы отказоустойчивой сети. Виды, модификация и реализация протоколов STP. Описания атак, направленных на перехват информации и вызывающих отказ в обслуживании. Методы обнаружения и защиты от атак на протокол STP.
реферат, добавлен 30.05.2016Проведение исследования техники обнаружения аномалий и предотвращения угроз. Развитие новых алгоритмов и систем для эффективной защиты информационных систем от киберугроз и обнаружения потенциальных атак. Анализ использования генетических алгоритмов.
статья, добавлен 28.12.2024Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Роль глубокого обучения в создании программного обеспечения deepfake, угрозы конфиденциальности и безопасности. Возможности реализованных в нём алгоритмов создания поддельных изображений, синтезированных искусственным интеллектом, методы их обнаружения.
статья, добавлен 09.05.2022Классификация сетевых атак. Анализ снифферов пакетов. Процесс IP-спуфинга и контроль доступа. Отказ в обслуживании как наиболее известная форма хакерской атаки. Парольные атаки, атаки на уровне приложений, сетевая разведка и несанкционированный доступ.
реферат, добавлен 25.01.2016Методы обнаружения сетевых атак на вычислительную систему. Разработка новых методов и средств защиты вычислительных систем от сетевых атак. Возможность использования искусственных нейронных сетей для анализа сетевого трафика и модель фильтрации.
статья, добавлен 24.03.2019Основные технологии информационной защиты. Архитектура Информационных Систем (ИС). Этапы осуществления атаки на КИС: предпосылки, реализация и завершение атаки. Сокрытие следов атаки. Классификация атак по способам доступа к компьютерной системе.
презентация, добавлен 08.12.2018Решение задачи классификации переводов клиентов банка на легальные и мошеннические с использованием средств машинного обучения. Обнаружение мошеннических транзакций средствами машинного обучения. Решение задачи построения ансамбля классификаторов.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Мониторинг работы сердца, возможность своевременного обнаружения патологий в его работе как одни из главных задач современной медицины. Три варианта анализа классификации для повышения устойчивости алгоритма к потерям каких-либо составляющих ЭКГ-сигнала.
статья, добавлен 14.12.2021Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Характеристика сетевой атаки как некоторого набора действий, имеющих целью произвести с компьютером (сервером) какие-то действия удаленно. Анализ методов снижения угрозы сниффинга пакетов. Отказ в обслуживании компьютерной системы в результате атаки DoS.
реферат, добавлен 19.04.2016Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Виды используемых сетевых хакерских атак, характер их воздействия. Методы защиты информационных систем и предотвращения сетевых атак: контроль доступа, фильтрация, применение систем обнаружения вторжений, криптографической аутентификации, антивирусов.
статья, добавлен 18.01.2021Развитие информационных технологий в XXI в. Защита компьютерных сетей от неавторизованного использования и хакеров. Принципы работы и преимущества многоагентных систем. Эффективность многоагентного подхода для решения задач обнаружения направленных атак.
статья, добавлен 16.12.2024Повышение эффективности работы российских медицинских учреждений. Создание автоматизированных систем распознавания объектов, свёрточных нейронных сетей. Преимущества глубокого обучения и искусственного интеллекта в решении задач компьютерного зрения.
статья, добавлен 29.12.2024Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Основные этапы механизма функционирования системы обнаружения атак на уровне сети. Изучение программного обеспечения системы обнаружения атак. База сигнатур как сердце любой системы обнаружения вторжений. "Мгновенный снимок" состояния защиты системы.
статья, добавлен 24.08.2020