Все статьи автора в журнале: Гам А.В.

1. Обнаружение вторжений на основе графоориентированной аналитики больших данных

   Intrusion detection based on graph-directed analytics of the big data

   Номер: 2024 / 05

   Гам А.В. | Gam A.V. | gt-and-all@yandex.rugt-and-all@yandex.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Гам А.В.

   Gam A.V.

   gt-and-all@yandex.ru

   gt-and-all@yandex.ru

   ---

   Обнаружение вторжений на основе графоориентированной аналитики больших данных

    

   УДК 004.658.2

   DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-5-230-234

    

   Графы атак — это популярная область исследований, которая отображает все пути, которыми злоумышленник может воспользоваться для проникновения в сеть. Существующие методы генерации графов во многом полагаются на мнение экспертов относительно уязвимостей и топологии сети. Предложена система обнаружения вторжений на основе графоориентированной аналитики больших данных, которая основана на машинном обучении, что позволило в процессе ее тестирования получить хорошие результаты точности и высокий уровень выявления атак.

   ---

   Ключевые слова

   атака, граф, обнаружение, машинное обучение, сеть

   Intrusion detection based on graph-directed analytics of the big data

   Attack graphs are a popular area of research that display all the paths an trespasser can take to penetrate a network. Existing graph generation methods rely heavily on expert opinion regarding network vulnerabilities and topology. An intrusion detection system based on graph-directed analytics of the big data analytics, which is based on machine learning, is proposed, which made it possible to obtain good accuracy results and a high level of attack detection during its testing.

   ---

   Keywords

   attack, graph, detection, machine learning, network