МОДЕЛЮВАННЯ ТРАФІКУ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ БЛОЧНО-ОРІЄНТОВАНИХ СТРУКТУР ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ АТАК

Анотація

У роботі встановлено, що актуальним завданням є побудова адекватних прогнозуючих моделей мережевого самоподібного трафіку, які б дозволили використовувати їх в системах виявлення вторгнень для детектування мережевих аномалій в режимі реального часу з достатньою ефективністю відносно похибок і достовірності та підвищеною оперативністю. При цьому прогнозування мережевого самоподібного трафіку дозволяє підвищити оперативність виявлення атак. Запропоновано для прогнозування трафіку інформаційно-комунікаційних мереж використовувати інтелектуальні адаптивні фільтри-апроксиматори, які побудовані на основі блочно-орієнтованих моделей Вінера, Гамерштейна та їх комбінацій. Моделювання мережевого трафіку із використанням блочно-орієнтованих структур проводилося в середовищі Matlab на основі експериментальних даних – трафіку, що передається через Інтернет. Як критерій оцінки моделей було використано критерій незміщенності (міні- муму зсуву). Як типи структур розглядались моделі Вінера, Гамерштейна, Гамерштейна-Вінера і авторегресії із додатковим вхідним сигналом. Як базисні функції використовувались вейвнет, нейронні мережі прямого поширення, дерево рішень, лінійні функції, поліном Колмогорова-Габора, обмеження і зона нечутливості. В результаті моделювання було виявлено, що перевагу (у сенсі критерію мінімуму зсуву) мають блочно-орієнтовані моделі Гамерштейна-Вінера з інтелектуальними базисними функціями – сигмоїдальною нейронною мережею і вейвнет.Для інших досліджуваних блочно-орієнтованих моделей перевагу також мають інтелектуальні базисні функції.Адекватність отриманих моделей мережевого самоподібного трафіку експериментальним даним було перевірено та підтверджено за непараметричним критерієм знаків. Подальші дослідження мають бути спрямовані на обґрунтування та дослідження інформативності характеристик і моделей трафіку інформаційно-комунікаційних мереж, а також ефективності критеріїв та методів розпізнавання атак. Висновки. Доведена ефективність використання блочно-орієнтованих структур та інтелектуальних базисних функцій шуканих моделей мережевого самоподібного трафіку при розв’язанні задачі його прогнозування.