Метод обнаружения сетевой стеганографии на основе машинного обучения

Красов Андрей Владимирович

Классификация стеганографических методов преобразования информации описано в базовой модели угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных, утверждённой ФСТЭК РФ в 2008 году. В связи с ростом потребности в конфиденциальности при передаче данных по современным каналам связи возросла популярность различных методов стеганографии. Однако развитие методов скрытой передачи информации привело к необходимости выявления участников нелегального распространения информации. В данной статье рассматривается возможность анализа сетевого трафика с применением технологий машинного обучения. В статье приводятся результаты работы по проекту Грант-ИБ 5/2020, предложения по совершенствованию базовой модели.

Ключевые слова:машинное обучение, стеганография, TCP, ICMP, байесовские сети.