Введение
1.1. Основные определения
1.2. Классификация атак
1.3. Методы обнаружения атак
1.3.1. Статистический метод
1.3.2. Экспертные системы
1.3.3. Сигнатурный метод
1.3.4. Метод анализа состояния
1.3.4. Нейронные сети
2. Нейронные сети
2.1. Описание нейронных сетей
2.2. Нормализация входных данных
2.3. Функции активации нейронов
2.4. Применение нейронных сетей для обнаружения атак
2.5. Обучение нейронной сети
3. Общие сведения о MATLAB
3.1. Система MATLAB
3.2. Рабочая среда MATLAB
3.2.1. Простейшие вычисления
3.2.2. Эхо команд
3.2.3. Сохранение рабочей среды. Mat файлы
3.2.4. Журнал
3.2.5. Система помощи
3.2.6. Локальные и глобальные переменные
3.3. Обнаружение вторжений с помощью динамической системы анализа
сетевого трафика
4. Определение параметров
4.1. Описание базы данных атак
4.2. Описание нейронной сети
4.3. Подход к определению параметров
5. Сокращение нейронов на скрытом слое
5.1. Класс атак DOS
5.2. Класс атак Probe
5.3. Класс атак Remote to Local
6. Предлагаемый подход к обнаружению сетевых атак
Заключение
Список использованных источников
С ростом компьютерных сетей увеличивается и объем потребляемого сетевого трафика, а также и количество сетевых аномалий в нем. Эти аномалии очень разнообразны, также как и сети против которых они направлены. Сетевые аномалии имеют различные причины и могут быть связаны с деятельностью злоумышленников, некомпетентных пользователей, неисправностью аппаратуры и дефектами программного обеспечения.
Для обнаружения и предотвращения таких аномалий используют разные методы, которые классифицируют по характеру используемых в них алгоритмов: статистические, основанные на классификации, основанные на кластеризации, мягкие вычисления, методы на основе знаний и гибридные.
Существует множество работ, в которых рассматриваются проблемы обнаружения аномалий, но, к сожалению, любая из систем до сих пор до конца неидеальна.
Остается необходимым совершенствовать уже известные методы и искать новые решения для обнаружения.
В данной дипломной работе рассматривается алгоритм обнаружения аномалий в сетевом трафике с использованием нейронных сетей.
Так как проблема обнаружения аномалий в сетевом трафике является довольно обширной, в исследовании основной упор сделан на обнаружение сетевых атак.
Объектом исследования данной дипломной работы является сетевой трафик.
Предметом исследования являются аномалии в сетевом трафике.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать типы сетевых атак и методы противодействия им;
- проанализировать применение нейронной сети для обнаружения атак;
- разработать искусственную нейронную сеть для обнаружения атак;
- оценить результаты обнаружения с помощью нейронных сетей.
Научная новизна представленного исследования заключается в применении новой функции приспособленности нейронных сетей.
