УДК 004

Анализ и улучшение методов обнаружения и борьбы с вредоносными ПО в корпоративных компьютерных сетях

Микков Александр Дмитриевич – Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени проф. М.А. Бонч-Бруевича.

Аннотация: cтатья об анализе и улучшении методов борьбы с вредоносным ПО в корпоративных сетях показывает важность защиты от угроз, включая утечки данных и нарушения бизнес-процессов. Обсуждаются современные методы защиты, такие как антивирусное ПО, машинное обучение и системы SIEM. Улучшение безопасности также требует обновлений, обучения персонала и строгих политик безопасности. Важность реагирования в реальном времени и постоянного мониторинга подчеркивается для эффективной защиты корпоративных сетей от киберугроз.

Ключевые слова: вредоносное ПО, корпоративные сети, информационная безопасность, угрозы, антивирусное ПО, машинное обучение, SIEM, обновления, обучение персонала, политики безопасности, реагирование в реальном времени, мониторинг, киберугрозы.

Анализ и улучшение методов обнаружения и борьбы с вредоносным ПО в корпоративных компьютерных сетях

Сегодняшние корпоративные IT-сети постоянно подвергаются атакам вредоносного программного обеспечения (ПО), которое способно нанести колоссальный ущерб бизнес-процессам, привести к утечкам конфиденциальной информации и существенно подорвать репутацию компании. В этом контексте, критически важным является постоянное совершенствование методик выявления и противодействия таким угрозам для гарантирования информационной безопасности предприятия.

В качестве первой линии защиты часто выступает антивирусное ПО. Однако, учитывая быструю эволюцию и усложнение вредоносных программ, требуются более продвинутые подходы и инструменты. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) представляют собой многообещающие технологии в этом направлении.

ИИ и МО позволяют анализировать большой объем данных для выявления признаков вредоносной активности и обнаружения аномалий в работе сети. Это имеет особое значение в условиях постоянно меняющейся среды угроз, поскольку традиционные средства могут уступать в эффективности при обнаружении неизвестных или новых видов вредоносного ПО.

Также, применение ИИ и МО способствует созданию адаптивных систем безопасности, которые могут самостоятельно обновляться, адаптироваться к новым угрозам в реальном времени, уменьшать количество ложных срабатываний и ускорять процесс реагирования на инциденты безопасности.

Использование этих передовых технологий не только повышает способность предотвращать атаки, но и обогащает процесс анализа угроз и создания прогностических моделей для предсказания и превентивного предотвращения потенциальных атак до их осуществления.

Машинное обучение вносит вклад в автоматизацию анализа больших массивов данных о поведении программ и устройств в сети, что дает возможность своевременно выявлять неизвестные угрозы и сокращать риск заражения систем вредоносным ПО.

Важную роль играет развитие систем интеллектуального анализа журналов событий (SIEM), объединение их с системами машинного обучения обеспечивают комплексный подход к выявлению, мониторингу и реагированию на угрозы в корпоративных сетях, способствуя общей информационной безопасности.

Повышение эффективности защиты корпоративных сетей от вредоносного ПО также означает необходимость в регулярном обновлении защитного ПО, активном мониторинге современных угроз и обмене информацией о новых видах вредоносных программ с сообществом специалистов по информационной безопасности.

В заключение, непрерывное улучшение механизмов выявления и нейтрализации вредоносного ПО является неотъемлемой частью стратегии информационной безопасности любой современной организации. Интеграция современных технологий, таких как машинное обучение и SIEM, а также заинтересованное участие специалистов кибербезопасности, позволяют минимизировать риски и обеспечить высокий уровень защиты корпоративной инфраструктуры.

Список литературы

1. Анализ безопасности WI-FI сетей Волкогонов В.Н., Казанцев А.А., Катасонов А.И., Орлов Г.А. В сборнике: Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2019). Сборник научных статей VIII Международной научно-технической и научно-методической конференции.
2. Построение доверенной вычислительной среды Красов А.В., Гельфанд А.М., Коржик В.И., Котенко И.В., Петрив Р.Б., Сахаров Д.В., Ушаков И.А., Шариков П.И., Юркин Д.В. Санкт-Петербург, 2019.
3. Исследование методов защиты от инсайдерских атак Дешевых Е.А., Конюхов В.М., Крылов К.Ю., Ушаков И.А. В сборнике: Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. IV Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сборник научных статей в 2 томах. 2015. С. 310-313.
4. Интеграция SIEM-систем с системами корреляции событий безопасности, основанных на технологии больших данных Дешевых Е.А., Ушаков И.А., Чечулин А.А. В сборнике: Информационные технологии в управлении (ИТУ-2016). Материалы 9-й конференции по проблемам управления. Председатель президиума мультиконференции В.Г. Пешехонов. 2016. С. 684-687.