ДОСЛІДЖЕННЯ САМООРГАНІЗУЮЧОЇ КАРТИ КОХОНЕНА ЩОДО ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ АТАК КАТЕГОРІЇ R2L

Анотація

У даній роботі виконано дослідження можливості самоорганізуючої карти Кохонена щодо виявлення мережевих атак категорії R2L. Для виявлення атак категорії R2L відповідно до наступних мережевих класів: Ftp_write; Guess_passwd; Imap; Multihop; Phf; Spy; Warezclient та Warezmaster запропоновано самоорганізуючу карту Кохонена конфігурації 41-1-Х-9, де 41 – кількість нейронів першого шару (параметри мережевого трафіку на основі використання бази даних NSL-KDD); 1 – кількість прихованих шарів (шар Кохонена); Х – кількість прихованих нейронів; 9 – кількість нейронів результуючого шару. Для виявлення мережевих атак категорії R2L створено з використання мови Python програмну модель «SOM_R2L», що заснована на реалізації запропонованої конфігурації самоорганізуючої карти Кохонена та використанні її алгоритму. На створеній програмній моделі «SOM_R2L» проведено дослідження точності на різних картах (5×5, 10×10, 20×20, 30×30) при різній кількості прикладів на кожен клас (5, 10, 15, 20) за різною кількістю епох навчання (20, 40, 60, 80, 100, 200). Визначено оптимальну конфігурацію самоорганізуючої карти Кохонена: 10×10, що навчалася упродовж 40 епох на вибірці із 900 прикладів (по 10 прикладів на клас). На створеній програмній моделі «SOM_R2L» проведено дослідження параметрів якості виявлення атак категорії R2L. Визначені значення помилок другого роду для мережевих класів атак категорії R2L: Ftp_write – 1,11 %; Guess_passwd – 17,78 %; Imap – 1,11 %; Multihop – 4,44 %; Phf – 0 %; Spy – 1,11 %; Warezclient – 2,22 %; Warezmaster – 14,44 %; Normal – 5,56 %.