Концептуальная модель принимающего узла компьютерной сети под воздействием сетевых

Алгоритм выявления сетевых распределенных атак типа «отказ в обслуживании»

Для каждого рода DDoS атаки, характерно своё признаковое пространство. В случае атаки на уровне L2 модели OSI – MACFlood, фильтрация сетевого трафика происходит с учетом информации, содержащейся в заголовке пакета: MAC-адрес отравителя и получателя. В то же время для атак на уровнях L3-L7 признаковое пространство не будет включать данные о MAC-адресах, тем самым сокращается время на

детектирование сетевых атак. На рисунке 2.1 представлен алгоритм выявления DDoS атак, основанный на использовании совокупности информативных признаков, позволяющий сократить пространство признаков для принятия решения о детектировании атак, а также подлежащий реализации на программно-аппаратном уровне.

Рисунок 2.1 – Алгоритм выявления DDoS атак

7. Улучшение разработанного метода в целях детектирования неизвестных сетевых атак типа «отказ в обслуживании» на основе

локального уровня выброса

Задача машинного обучения с учителем основана на явно заданной целевой функции, благодаря которой возможно обучить модель машинного обучения и детектировать все возможные атаки ранее определенного типа. В связи с быстрорастущим технологическим прогрессом в области сетевых технологий требования к передаче информации возрастают, тем самым появляются новые протоколы данных, обеспечивающие штатное функционирование компьютерной сети [138]. При этом происходит создание новых DDoS атак.

В неопределенных ранее DDoS атаках восстановить заданную целевую функцию по входящим параметрам у нас не представляется возможным. В данном случае целесообразно использовать обучение без учителя, где на основе входящих данных необходимо найти определенные закономерности и в дальнейшем автоматически детектировать атаку и противодействовать новому установленному типу атак.

1.