АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ

Карелова Оксана Леонидовна, Кострова Ольга Евгеньевна, Курбанова Камиля Маратовна

В статье рассматривается классификация систем обнаружения вторжений (СОВ/IDS) и эффективность применения в таких системах различных алгоритмов машинного и глубокого обучения. Описано назначение систем обнаружения вторжений, их основные функции, методы выявления вторжений, типы и принципы работы. Приведена статистика эффективности работы традиционных систем обнаружения вторжений на базе open-source решений, а также рассмотрена эффективность применения различных алгоритмов машинного и глубокого обучения в обнаружении разных типов атак на сетевые инфраструктуры.

Ключевые слова:система обнаружения вторжений, атака, машинное обучение, анализ трафика, Suricata, Snort