ВКР: Построение классификатора защищённого ip-трафика на основе методов глубокого обучения

Реферат

Расчетно-пояснительная записка 51 с., 4ч., 16 рис., 24 источника.
В данной работе разработана система классификации трафика на основе методов глубокого обучения.
В аналитическом разделе проведен анализ предметной области, доказана актуальность работы. Проведен анализ методов глубокого обучения и выбран метод, наиболее подходящей для решения задачи классификации трафика. Выбран набор признаков, характеризующих поток трафика.
В конструкторском разделе рассмотрена архитектура системы классификации. Проведено исследование и выбор оптимальных параметров нейронной сети: количество слоев и нейронов на каждом слое.
В технологическом разделе производится выбор средств для разработки ПО.
В исследовательском разделе проводится исследование разработанного ПО по основным метрикам оценки точности классификации. Приводится сравнение точности классификации трафика между классификаторами основанными на методах глубокого обучения и классификаторах, обученных на одинаковых данных, но использовавших классические алгоритмы методов машинного обучения.









Содержание

ВВЕДЕНИЕ
1. Аналитический раздел
1.1 Постановка задачи
1.2 Обзор основных классов трафика
1.3 Обзор аналогов
1.4 Определение задачи классификации трафика
1.5 Определение внутренней структуры трафика
1.6 Анализ выбора методов классификации
1.7 Анализ методов глубокого обучения
1.8 Построение вектора признаков
1.9 Выбор данных для классификации и их предобработка
2. Конструкторский раздел
2.1 Функциональная модель процесса классификации
2.2 Предобработка данных
2.3 Построение многослойной нейронной сети с долгосрочной и краткосрочной памятью
3 Технологический раздел
3.1 Выбор языка программирования и среды разработки
3.2 Используемые библиотеки
3.3 Описание основных классов разработанного ПО
4 Исследовательский раздел
4.1 Основные метрики оценки качества классификации
4.2 Исследование точности классификации трафика разработанным методом
Заключение
Список использованных источников
ПРИЛОЖЕНИЕ А

ВВЕДЕНИЕ

В эпоху компьютерных технологий и интернета одной из важнейших задач является задача обеспечения безопасности интернет сетей. Одной из составляющих задачи обеспечения безопасности является задача анализа трафика. Сетевой трафик или интернет-трафик — объём информации, передаваемой через компьютерную сеть за определённый период времени.
Задача анализа трафика решается с помощью анализаторов трафика или, по-другому, снифферов, предназначенных для автоматического мониторинга трафика, проходящего через заданные в его параметрах сетевые интерфейсы, выявления неисправностей и повышения качества работы сетей, разграничения доступа к контенту, а также поиска аномалий в сети и обнаружения сетевых атак.
Одной из задач снифферов является классификация трафика.
В настоящее время актуальной является классификация по типу используемого приложения. Классификация трафика по типу используемого приложения позволяет выявлять не только аномальное поведение сети, но и процесс, вызывающий эти аномалии или нарушающий права доступа. Что позволяет увеличить надежность сети и в итоге предоставлять более качественные и безопасные