Концептуальная модель принимающего узла компьютерной сети под воздействием сетевых

Метрики для оценки точности детектирования сетевых атак типа

«отказ в обслуживании»

Для оценки качества детектирования сетевых атак использовалась площадь под кривой ROC(AUC) и параметр F1, вычисляемый по формуле

_{F1 =} 2∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙_{, (2.30)}
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
таким образом, этот показатель является мерой точности и полноты при определенном пороговом значении на кривой ROC.

6. Алгоритм автоматизированного пополнения сценариев сетевых распределенных атак типа «отказ в обслуживании»

В то время как аномалия детектирована, атрибуты сетевого пакета формализуются в признаковом пространстве для дальнейшей классификации

данного типа атаки. Алгоритм автоматизированного пополнения сценариев DDoS атак представлен на рисунке 2.3.

Рисунок 2.3– Алгоритм автоматизированного пополнения сценариев
DDoS атак

8. Выводы

1. 
   Произведена постановка задачи детектирования DDoS атак.
   

2. 
   Произведён анализ сущности DDoS атак и выявлен перечень атрибутов сетевого трафика для последующего сигнатурного анализа с помощью алгоритмов машинного обучения.
   

4. 
   На основе произведенного анализа сделан вывод о применимости алгоритмов обучения с учителем для детектирования известных атак типа
   

«отказ о обслуживании».

4. 
   Предложен метод детектирования известных типов DDoS атак, который использует в качестве основного алгоритм градиентного бустинга.
   
5. 
   Сформирован алгоритм детектирования DDoS атак, отличающийся использованием сокращенного признакового пространства для разных типов атак.
   
6. 
   Предложен метод обнаружения раннее неизвестных типов DDoS атак, который построен на применении алгоритма машинного обучения без учителя
   

– алгоритма локального уровня выброса на основе плотности, отличающегося оптимизацией параметров локальных коэффициентов выброса.

4. 
   Сформирован алгоритм автоматизированного пополнения сценариев DDoS атак, атрибуты которых выявлены в ходе использования метода поиска сетевых аномалий на основе плотности.