Academic literature on the topic 'Штучні імунні системи'

У доповіді описано принцип роботи штучної імунної системи. Також розглянуто класи задач для рішення яких можуть бути використані відповідні системи задля обґрунтування доцільності використання штучної імунної системи для подальшої розробки засобу біометричної системи ідентифікації по особливостям клавіатурного почерку .
The article describes the principle of the artificial immune system. Also, classes of problems for the solution of which the appropriate systems can be used to justify the feasibility of using an artificial immune system for further development of a means of biometric identification system on the features of keyboard writing.

Через складність та різноманітність вторгнення засобів мережевої системи, нейронна мережа значно збагатила засоби досягнення системи виявлення вторгнень. Нейронні мережі моделюють роботу мозку, зберігання та обробку інформаційних механізмів, вони мають здатність абстрагувати узагальненні, навчальні та адаптивні можливості та властиві характеристики паралельних обчислень, роблячи це при виявленні вторгнень. Об’єктом дослідження є: дистрибутивні системи виявлення вторгнень на базі штучних імунних систем та нейронних мереж. Предметом дослідження є процес виявлення вторгнень в корпоративній мережі організацій. Метою дипломної роботи є: розробка багатокомп’ютерної системе виявлення вторгнень в корпоративних мережах. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що на основі проведених досліджень удосконалено архітектуру багатокомп’ютерної системи виявлення комп’ютерних атак на основі штучних імунних систем та нейронних мереж, що дає змогу прогнозувати шляхи розвитку комп'ютерних атак. Практична значимість отриманих результатів полягає у розробленій архітектурі багатокомп’ютерної системи виявлення вторгнень на базі штучних імунних систем та нейронних мереж, яка стала основною розробки нового типу засобів виявлення комп'ютерних атак.

Штучні імунні системи є новою областю інформаційних технологій. Моделі і алгоритми штучних імунних систем є спробою реалізації ідей, закладених в природній імунній системі вищих ссавців. Основне завдання імунітету – пошук, розпізнавання і усунення шкідливих для організму об'єктів. В організмі тварин ці функції реалізуються за допомогою складної взаємодії великої кількості спеціалізованих кліток різного типу. Вивчення процесів, що протікають в природній імунній системі, дало можливість реалізувати нові ідеї у вигляді алгоритмів, які можна застосувати до інформаційних повідомлень, і відповідних математичних моделей. Найбільш поширеними з цих алгоритмів є алгоритми негативної селекції, алгоритми клональної селекції. Для досліджень явищ, що відбуваються в такій системі, використовуються модель імунної мережі і теорія небезпеки.

Робота містить 63 сторінки, 14 рисунків, 4 таблиці. Було використано 40 джерел. Актуальність: актуальність дослідження полягає в тому, що кількість пристроїв в мережі ІоТ постійно збільшується. Разом з цим збільшується кількість рішень на ринку ІоТ технологій, що в купі призводить до росту потенційних вразливостей цих мереж. Тим самим збільшується кількість ресурсів, що витрачається на забезпечення безпеки. Чим більше інтернет речей впроваджується в обіг у різних галузях людського життя, тим більш привабливою для зловмисників стає ідея атак цих мереж, що призводить до збільшення і ускладнення атак. Такий стан речей призводить до ускладнення засобів забезпечення безпеки, що в свою чергу призводить до збільшеня витратів ресурсів на забезпечення безпеки ІоТ систем. Мета роботи: зменшити кількість ресурсів, що витрачаються на забезпечення захисту інформації в мережі інтернету речей за рахунок удосконалення нейромережевого імунного методу виявлення вторгнень за допомогою введення процесу донавчання. Запропонований метод дозволить зменшити кількість обчислень, потрібних для забезпечення задовільного рівня безпеки.
The work contains 63 pages, 14 figures, and 4 tables. 40 sources were used. Topicality: The relevance of the research is in the fact that the number of devices in the Internet network is constantly increasing. At the same time, the number of solutions in the market of IT technologies is increasing, which in turn leads to an increase in the potential variability of these networks. This increases the amount of resources spent on security. The more Internet solutions are introduced into circulation in different areas of human life, the more attractive the idea of attacking these networks becomes for the perpetrators, leading to an increase and complication of attacks. This state of affairs leads to the deterioration of security equipment, which in turn leads to increased costs of resources for security of IT systems. The goal of the work: to reduce the amount of resources spent on information security in the Internet of Things through the improvement of the neuromereger immune method of intrusion detection through the introduction of a donation process. The proposed method will reduce the number of calculations required to ensure the required safety level.

ЗМІСТ ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ…………………..……………………… 15 ВСТУП………………………………………..…………………………………… 16 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ СТАНУ ПИТАННЯ І ПОСТАНОВКА ЗАВДАНЬ ДОСЛІДЖЕННЯ…………………………………………..……………………… 22 1.1 Науково-технічні проблеми виявлення несанкціонованих дій в комп’ютерних мережах………….…………………………………………… 22 1.2 Аналіз існуючих інструментальних засобів виявлення несанкціонованих дій і атак в комп’ютерних мережах…………………………………...…………………………………… 28 1.2.1 Сигнатурний аналіз……………………………..……………………… 30 1.2.2 Евристичний аналіз……………………………..……………………… 32 1.3 Порівняння методів і засобів підвищення надійності виявлення несанкціонованих дій і атак в комп’ютерних мережах…………………………………...…………………………………… 36 1.3.1 Продукційні системи…………………………………………………… 37 1.3.2 Статистичний метод…………………………………………………… 39 1.3.3 Штучні нейронні системи……………………………………………… 40 1.3.4 Мультиагентні системи………………………………………………… 42 1.3.5 Штучні імунні системи………..……………….….…………………… 43 1.3.6 Діагностика……………………………..……….……………………… 46 1.4. Висновки до першого розділу…………………….……..……………… 49 РОЗДІЛ 2. ОРГАНІЗАЦІЯ РОЗПІЗНАВАННЯ НД ЗАСОБАМИ ШТУЧНИХ ІМУННИХ МЕРЕЖ……………………………….……………………………… 50 2.1. Модель аналізатора несанкціонованих дій………..…………………… 50 2.2. Виявлення ознак для аналізу дій в мережі…………..……….………… 56 2.3. Вибір моделі штучної імунної системи………………………………… 57 2.3.1. Модель клонального відбору………….……………………………… 58 2.3.2. Модель штучної імунної мережі……………………………………… 61 2.3.3. Модель негативного/позитивного відбору………..…….…………… 64 2.3.4. Модель теорії небезпеки………………………….…………………… 65 2.3.5. Дендритна модель……………………………………………...……… 67 2.4. Опис операторів імунних моделей…………………………...………… 69 2.5. Розпізнавання несанкціонованих дій…………………………………… 76 2.6. Висновки розділу 2……………………………………………………… 80 РОЗДІЛ 3. ДІАГНОСТИКА……………………………………………………… 82 3.1. Вибір інструментальної бази для реалізації діагностування НД і опис основних операторів……….…….…………………………………………… 82 3.1.1. Дослідження операторів…….....……………………………………… 82 3.1.2. Визначення структури проникливості………..……………………… 84 3.1.3. Основне переконання………….……………………………………… 84 3.1.4. Правдоподібність переконання……………..………………………… 85 3.1.5. Оператори злиття……………………………………………………… 86 3.1.6. Застосування фрагментів часу……...………………………………… 87 3.1.7. Методика виявлення змін…...………………………………………… 88 3.2. Використання алгоритму затримки…………………………..………… 91 3.3. Організація моделі діагностування………………………..…………… 92 3.3.1. Дерево специфікацій……………………..…….……………………… 93 3.3.2. Дерево діагностики………….………………………………………… 94 3.3.3. Можливість спостереження…………………………………………… 98 3.3.4. Задача діагностування…………….………..………………………… 99 3.3.5. Процедура обчислення діагнозу……………………………………… 99 3.3.6. Методика відбору спостережуваних ………………..……………… 100 3.3.7. Процедура побудови симптомів…………………………..………… 100 3.3.8. Робота з симптомами………………………………………………… 103 3.3.9. Аналіз кінцевого діагнозу…………………………………………… 104 3.3.10. Перевірка діагностування…………..………….…………………… 106 3.3.11. Методика налаштування параметрів діагностики…..….….……… 108 3.4. Висновки до розділу 3……………………………….……….………… 110 РОЗДІЛ 4. ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ...………..…………… 111 4.1. Опис інструментальної бази…………………………………………… 111 4.2. Отримання і обробка первинних даних при виявленні несанкціонованих дій……………..………………………………………… 114 4.3. Виявлення НД………………...………………………………………… 119 4.4. Аналіз ефективності……….…………………………………………… 127 ВИСНОВКИ……………..…………….………………………………………… 130 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ………………..……………………… 132 ДОДАТОК А. Акти впpовадження у виpобничий та навчальний пpоцес…...146 ДОДАТОК Б. Список публікацій здобувача за темою дисертації та відомості про апробацію результатів дисертації…………………………….………..150 СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ: 1. Zhukov I. A. Detection of computer attacks using outliner method / Жуков І.А, Балакін С.В // Науковий журнал «Молодий вчений». 2016. – № 9(36). – С. 91-93. 2. Балакин С. В. Методы и средства повишения достоверности идентификации несанкционированных воздействий и атак в компьютерной сети / С. В. Балакин // VIII Міжнародна науково-технічна конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» : Тези доповідей.К.: НАУ, 2015. – С. 11-12. 3. Балакин С. В. Системы предотвращения атак в компьютерной сети на основе сигнатурных методов / С. В. Балакин // IХ Міжнародна науково-технічна конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» : Тези доповідей.К.: НАУ, 2016.- С. 12-13. 4. Балакин С. В. Средства диагностирования несанкционированных воздействий и атак в компьютерной сети / С. В. Балакин // Х Міжнародна науково-технічна конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» : Тези доповідей.К.: НАУ, 2017. – С. 13-14. 5. Balakin S. V. Traffic analysis for intrusion detection systems in telecommunication networks / С. В Балакін // XIV міжнародна науково-практична конференція «Політ.Сучасні проблеми науки» : Тези доповідей.К.: НАУ, 2014. – С. 59-60. 6. Жуков И. А. Идентификация атак в компьютерной сети методом усредненного времени обращений / И. А. Жуков., С. В. Балакин // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. праць. – К.: НАУ, 2015. – № 2(50). – С.65–69. 7. Балакін С. В. Застосування штучних імунних систем при виявленні шкідливих программ в комп’ютерній мережі / С. В. Балакін // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. праць. – К.: НАУ, 2017. – № 1-2(57-58). – С. 61-68. 8. Жуков И. А. Исследование эффективности метода обнаружения вторжений в компьютерные сети на основе искусственных иммуных систем / И.А. Жуков., С. В. Балакин // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. праць. – К.: НАУ, 2017. – № 3(59). – С. 65-69. 9. Балакин С. В. Выявление компьютерных атак с помощью мониторинга сетевых объектов / С. В. Балакін // Технологический аудит и резервы производства, 2015. – № 5-6(25). – С.36-38. 10. Балакин С. В. Организация пресечения вторжений в компьютерные сети алгоритмами выявления изменений/ Балакин С. В. // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Механіко-технологічні системи та комплекси. – Харків : НТУ «ХПІ», 2017. – № 20(1242). – С.3-7. 11. Жуков И. А. Обнаружение компьютерних атак с помощью метода отклонений / И. А. Жуков, С. В. Балакин // Радіоелектронні і комп’ютерні системи: наук. – техн. жур. – Х.: ХАИ, 2016. – №5(79). – С. 33-37. 12. Пат. 110330 Україна МПК G06F 12/14. Спосіб запобігання комп’ютерним атакам у мережі за допомогою фільтрації вхідних пакетів / Жуков І. А., Балакін С. В. – Опубл. в Б.І., 2016, №19. – 4 с. 13. Пат. 123634 Україна МПК G06F 12/14. Спосіб діагностування несанкціонованих дій в комп’ютерній мережі / Жуков І. А., Балакін С. В. – Опубл. в Б.І., 2018, №5. – 4 с. 14. Балакин С. В. Оптимизация искусственных иммунных систем при идентификации несанкционированных сетевых воздействий / С. В. Балакин // ХI Міжнародна науково-технічна конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» : Тези доповідей.К.: НАУ, 2015. – С. 7-8
Дисертаційну роботу присвячено вирішенню актуального науково-технічного завдання – підвищенню достовірності ідентифікації несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі. Для ефективної, надійної та високошвидкісної ідентифікації несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі потрібно впроваджувати і використовувати методи, основані як на штучних імунних системах, так і на можливості діагностування вторгнень. Такий підхід дозволить підвищити ефективність ідентифікації несанкціонованих дій і дасть можливість автономно виявляти підозрілу активність. У роботі визначено методи виявлення несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі за рахунок використання засобів штучних імунних систем та діагностування на основі теорії Демпстера-Шафера, котрі дають можливості ефективно протидіяти вторгненням. Досліджено можливості використання операторів імунних систем для моделювання роботи запропонованих методів. На основі цих властивостей запропоновано процедури ідентифікації несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі.
The dissertation is devoted to solving the actual scientific and technical task - to increase the authenticity of identification of unauthorized actions and attacks in a computer network. For efficient, reliable and high-speed identification of unauthorized actions and attacks in the computer network, it is necessary to implement and use methods based on artificial immune systems and on the ability to diagnose intrusions. Such approach will increase the effectiveness of identifying unauthorized actions and will give an opportunity autonomically to find out suspicious activity. The paper identifies methods for detecting unauthorized actions and attacks in the computer network through the use of artificial immune systems and diagnosis on the basis of the Dempster-Shafer theory, which provide opportunities to effectively counteract the invasion. The possibilities of use of immune system operators for modeling the work of the proposed methods are explored. Based on these properties, procedures are proposed for identifying unauthorized actions and attacks on the computer network.
Диссертационная работа посвящена решению актуального научно-технического задача - повышению достоверности идентификации несанкционированных действий и атак в компьютерной сети. Для эффективной, надежной и высокоскоростной идентификации несанкционированных действий и атак в компьютерной сети нужно внедрять и использовать методы, основанные как на искусственных иммунных системах, так и на возможности диагностирования вторжений. Такой подход позволит повысить эффективность идентификации несанкционированных действий и даст возможность автономно обнаруживать подозрительную активность. В работе определены методы выявления несанкционированных действий и атак в компьютерной сети за счет использования средств искусственных иммунных систем и диагностирования на основе теории Демпстера-Шафера, которые дают возможность эффективно противодействовать вторжением. Исследованы возможности использования операторов иммунных систем для моделирования работы предложенных методов. На основе этих свойств предложено процедуры идентификации несанкционированных действий и атак в компьютерной сети.