Создание и обучение искусственной нейронной сети с целью детектирования, классификации и блокировки сетевых DDos–атак
https://doi.org/10.21822/2073-6185-2024-51-2-137-153
Аннотация
Цель. Целью исследования является разработка искусственной нейронной сети (ИНС) для детектирования и нейтрализации сетевых DDoS–атак.
Метод. Исследование основано на применении языка программирования Python в среде, поддерживающей функции обучения нейронных сетей PyCharm.
Результат. Проведён анализ существующих искусственных нейронных сетей для определения их оптимальной структуры; изучены существующие методы детектирования сетевых DDoS– атак; собраны и доработаны датасеты для улучшения качества обучения; создана структура искусственной нейронной сети классификатора и проведено её обучение, создано демонстрационное программное средство, иллюстрирующее процесс классификации и блокировки и нейтрализации DDoS–атак.
Вывод. Наличие систем для мониторинга трафика, брандмауэр Web–приложений, ограничение скорости, страница состояния и лицо компании, которое отвечает на вопросы в социальных сетях, — все это поможет обеспечить максимально эффективную защиту от DDoS–атак.
Об авторах
П. В. Разумов
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Разумов Павел Владимирович, аспирант 3 курса, кафедра «Кибербезопасность информационных систем»
344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Л. В. Черкесова
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Черкесова Лариса Владимировна, доктор физико-математических наук, кафедра профессор, «Кибербезопасность информационных систем»
344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Е. А. Ревякина
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Ревякина Елена Александровна, кандидат технических наук, доцент, кафедра «Кибербезопасность информационных систем»
344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Список литературы
1. Машинное обучение // [Электр. ресурс] URL: https://trends.rbc.ru/trends//60c85c599a7947f5776ad409 (дата обращения 26.04.2022).
2. Способы обучения нейронной сети [Электр. ресурс] URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science (дата обращения 27.04.2022).
3. RandomForest [Электр. ресурс] URL: https://scikit-learn.org/stable/modules (дата обращения 03.05.2022).
4. Машинное обучение [Электр. ресурс] URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/ (дата обращения 02.05.2022).
5. DDOS-атаки [Электронный ресурс] URL: https://aws.amazon.com/ru/shield/ddos-attack (дата обр. 28.04.2022).
6. Различные типы DDoS-атак [Электр. ресурс] URL: https://stormwall.pro/blog-edu (дата обр.: 29.04.2022).
7. Виды атак [Электр. ресурс] URL: https://itelon.ru/blog/zashchita-servera-ot-ddos-atak / (дата обр.: 30.04.2022).
8. ДокументацияPython[Электронный ресурс]. URL: https://www.python.org/about/ (дата обращения 10.05.2022).
9. Документация Sklearn [Электр. ресурс] URL: https://scikit- learn.org/stable/index.html (дата обр. 15.05.2022).
10. Документация NumPy [Электронный ресурс] URL: https://numpy.org/ (Дата обращения 16.05.2022).
11. Документация Pandas [Электронный ресурс] URL: https://pandas.pydata.org/ (дата обращения 14.05.2022).
12. Документация Mathplotlib [Электронный ресурс] URL: https://matplotlib.org/ (Дата обращения 20.05.2022).
13. Документация Seaborn [Электронный ресурс] URL: https://seaborn.pydata.org/ (Дата обращения 22.05.2022).
14. Модификация классического квантового протокола bb84, повышающая его характеристики Ляшенко К.А., Поркшеян В.М., Черкесова Л.В., Ревякина Е.А., Енгибарян И.А., Бурякова О.С., Решетникова О.А. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2023. № 2. С. 100-115.
15. Cherckesova L. V. et al. Development of Quantum Protocol Modification CSLOE–2022, Increasing the Cryptographic Strength of Classical Quantum Protocol BB84 //Electronics. – 2022. – Т. 11. – №. 23. – С. 3954.
16. Korochentsev, D.A., Cherckesova, L.V., Revyakina, E.A., Goncharov, R.A. Investigation of the application of software generator of the speech-like interference to protect acoustic information from leakage through an acoustic channel Journal of Physics: Conference Seriesthis link is disabled, 2021, 2131(2), DOI 10.1088/1742-6596/2131/2/022091
Рецензия
Для цитирования:
Разумов П.В., Черкесова Л.В., Ревякина Е.А. Создание и обучение искусственной нейронной сети с целью детектирования, классификации и блокировки сетевых DDos–атак. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2024;51(2):137-153. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2024-51-2-137-153
For citation:
Razumov P.V., Cherkesova L.V., Revyakina E.A. Creation and Training of artifical neural network for Detection and Neutralization of Network DDos–attacks(“Denial of Service”). Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences. 2024;51(2):137-153. (In Russ.) https://doi.org/10.21822/2073-6185-2024-51-2-137-153
Просмотров:
230
Послать статью по эл. почте 
