Курсовая работа: Модели, методики и алгоритмы обнаружения аномальных сетевых соединений на основе ВИ

ВВЕДЕНИЕ (Актуальность рассматриваемой темы, обзор историографии, основные темы работы, выводы на основе изучения исследуемого материала)

• Теоретическая часть
  • Понятие «аномальности» сетевого трафика и его классификация (причина его возникновения)
  • Обнаружение аномальной активности
  • Обзор методов регистрации сетевого трафика
  • Обзор инструментов анализа сетевого трафика
  • Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений
  • Потенциальная реализация нейронных сетей в системах обнаружения вторжений
• Практическая часть
  • Проектирование модулей нейронной сети
  • Обучение нейронной сети
  • Мониторинг показателей сетевого трафика
  • Алгоритм действий нейронной сети по защите сетевого трафика
  • Результаты работы нейронной сети и графическая визуализация процесса

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

















Введение
Актуальность темы. Разработка системы обнаружения атак (СОА) является одним из приоритетных направлений в области информационной безопасности. Важность решения этой задачи обусловливается постоянным увеличением и разнообразием компьютерных сетевых угроз, реализация которых может приводить к серьезным финансовым потерям в различных организациях. Согласно статистическим данным «Лаборатории Касперского» в 2021 г. было выявлено и отражено более 687 млн. компьютерных атак. Подобный рост атакующих действий с каждым годом требует задействования существенно больших сил и временных затрат со стороны администраторов и аналитиков безопасности. В компаниях, вовлеченных в производство критически важной продукции, для поддержания безопасности корпоративных сетевых ресурсов расходуются крупные финансовые и материальные средства, направленные на содержание специального оборудования в виде компонентов СОА и обслуживающего его персонала. Для обеспечения корректной интерпретации передаваемых