Реферат

Пояснювальна записка до дипломної роботи "Віртуальний процесор для ідентифікації аномальних станів КС з паралельною обробкою інформації колективом нейромереж (критерій – точність класифікації аномальних станів)": * сторінки, * рисунків, * таблиць, * використаних джерел, * додатки.

НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ АНАЛІЗ, ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

Об'єктом дослідження є інтелектуальні технології, базовані на нейромережевих принципах, які орієнтовані на розвязок прикладних задач.

Предметом дослідження є методи та моделі ідентифікації аномальних станів трафіка КМ комітетом нейромереж.

Мета та завдання

Метою та завданням магістерської атестаційної роботи є ідентифікація аномальних станів комп’ютерних систем з паралельною обробкою трафіка КС використовуючи колектив нейромереж.

Методи дослідження:

• нейромережевий аналіз;

• імітаційне моделювання;

• розпізнавання образів.

Наукова новизна одержаних результатів

У роботі представлено новий підхід до процесу виявлення аномальних станів КМ, що використовує аналітичні можливості комітету нейромереж шляхом паралельної роботи мереж різної архітектури.

Практичне значення одержаних результатів

Розвязання задач ідентифікації аномалій трафіка на підставі представлення початкової задачі у формі задачі класифікаціі, найбільш придатної для реалізації у НМ, дозволяє суттєво спростити головну задачу і підвищити ефективність функціонування КМ.

Результати

Створена модель віртуального процесору, що дає змогу розпізнати (ідентифікувати) аномальні стани в комп’ютерних мережах. Дослідження аномалій трафіку, дозволило створити багатофункціональний віртуальний процесор, на основі паралельної обробки трафіку, кожна складова процесора (нейромережа відповідної арпхітектури) може ідентифікувати визначений тип мережевих аномалій або створювати надлишкову систему для підвищення якості ідентифікації.

ЗМІСТ

ЗМІСТ 6

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СКОРОЧЕНЬ, ТЕРМІНІВ 8

РОЗДІЛ 1 13

Сучасний стан ідентифікації та аналізу аномалій трафіку КС 13

нейромережевими методами 13

1.1. Аналіз небезпек мережевої безпеки 13

1.2. Методи аналізу мережевої інформації 19

1.3. Використання нейронних мереж 21

1.4. Класифікація систем виявлення атак 22

1.5. Технологія виявлення аномалій 23

1.6. Мережеві системи виявлення вторгнень 26

Висновки 29

РОЗДІЛ 2 30

Аналіз аномальних станів трафіка комп’ютерної мережі як розв’язок задачі класифікації 30

2.1. Застосування нейронних мереж для задач класифікації 30

2.2. Використання нейронних мереж в якості класифікатора 33

2.3. Попередня обробка даних 34

2.4. Підготовка вихідних даних 39

2.5. Вибір архітектури мережі 44

2.6. Алгоритм побудови класифікатора на основі нейронних мереж 45

2.7. Аналіз вторгнень за допомогою файлів системних журналів 47

Висновки 53

РОЗДІЛ 3 55

Віртуальний нейромережевий процесор розв’язку задач виявлення аномальних станів засобами пакету MatLab 55

3.1. Огляд можливостей системи MATLAB з точки зору створення віртуальних процесорів на базі НМ 56

3.2. Можливості пакету Simulink для створення віртуального процесора 58

3.3. Neural Network Toolbox для розробки та візуалізації нейронних мереж 60

3.4. Використання нейронних процесорів 64

3.5. Нейропроцесори NM6403 65

Висновки 69

РОЗДІЛ 4 70

Експериментальна перевірка ідентифікації аномальних станів реальних комп’ютерних мереж паралельною обробкою колективом нейронних мереж 70

4.1. Створення моделей трафіку, дослідження продуктивності мережі 70

4.2. Нейромережева реалізація технології виявлення атак і ії реалізація в системі MATLAB 71

4.3. Аналіз реального трафіка 92

4.4. Аналіз отриманих результатів 93

95

95

Висновки 96

ВИСНОВКИ 97

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 99

ДОДАТКИ 102