Анализ трафика сети с применением алгоритмов машинного обучения в автоматизированной информационной системе быстрого реагирования на инциденты информационной безопасности и фильтрации трафика сети

Данная статья описывает модуль фильтрации сетевого трафика в автоматизированной информационной системе быстрого реагирования на инциденты информационной безопасности и фильтрации трафика сети (АИС БР ИИБ и ФТС). Модуль использует методы машинного обучения на основе нейронных сетей для анализа и классификации сетевого трафика с целью обнаружения вредоносной активности. В ней также приведено описание процесса работы модуля, который включает подготовку исходного набора данных, предварительную обработку данных, определение архитектуры нейронной сети, процесс обучения, валидацию и тестирование модели, развертывание и применение модели. Основной метод обнаружения вредоносного трафика основан на извлечении и анализе содержимого пакетов данных. Предлагаемый подход позволяет улучшить обнаружение вредоносного трафика и эффективно фильтровать сетевой поток