УДК 004

Оценка точности и скорости детектирования DDoS-атак с использованием глубокого обучения

Даниленко Виктор Сергеевич – студент Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Аннотация: В данной научной статье рассматривается применение методов глубокого обучения для детектирования DDoS-атак, с особым акцентом на анализе точности и скорости этих методов. Используя различные архитектуры нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные сети, проведено сравнение их эффективности в задачах обнаружения атак в реальном времени. Особое внимание уделяется способности моделей минимизировать ложные срабатывания при сохранении высокой скорости реагирования, что критически важно для систем кибербезопасности в условиях больших объемов данных.

Ключевые слова: Глубокое обучение, детектирование DDoS-атак, нейронные сети, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), точность обнаружения, скорость обработки, кибербезопасность, минимизация ложных срабатываний.

Введение

С ростом зависимости современного общества от информационных технологий, кибербезопасность становится все более важной сферой исследований. Одной из значительных угроз для онлайн-сервисов являются распределенные отказоустойчивые сервисные (DDoS) атаки, способные нарушить работу целых систем и организаций. Традиционные методы обнаружения часто не способны справляться с растущей сложностью и масштабом таких атак, что требует разработки новых, более эффективных решений.

Глубокое обучение, благодаря своей способности к анализу больших объемов данных и выявлению сложных закономерностей, представляет собой обещающий подход в борьбе с DDoS-атаками. Применение моделей глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), позволяет не только улучшить точность обнаружения атак, но и сократить время реакции систем безопасности.

Анализ методов глубокого обучения для детектирования DDoS-атак

Анализ методов глубокого обучения для детектирования DDoS-атак с фокусом на точность и скорость выявляет ряд ключевых аспектов, важных для выбора подходящей модели. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и автоэнкодеры, каждый по-своему подходят для обработки и анализа сетевого трафика.

Сверточные нейронные сети, благодаря своей способности к эффективной обработке больших объемов данных и выделению важных признаков из этих данных, обладают высокой точностью. Они идеально подходят для задач, где важно быстро и точно идентифицировать сложные паттерны, что критически важно для минимизации времени реакции на атаки. Однако, требования к вычислительным ресурсам и время, необходимое для обучения таких моделей, могут быть значительными, что потенциально замедляет их применение в режиме реального времени при ограниченных ресурсах.

Рекуррентные нейронные сети и их разновидности, такие как LSTM, предоставляют преимущества при работе с последовательностями данных, такими как сетевой трафик. Они могут эффективно улавливать временные зависимости и изменения в паттернах трафика, что делает их особенно полезными для детектирования аномалий в длительных потоках данных. Эти модели могут демонстрировать высокую точность, но их скорость обработки и потребность в данных для обучения могут ограничивать их использование в сценариях с требованиями к немедленному ответу.

Автоэнкодеры предлагают уникальный подход к обнаружению аномалий, обучаясь на "нормальных" данных и выявляя отклонения как аномалии. Это позволяет им эффективно обнаруживать DDoS-атаки как значительные отклонения от обычного трафика. После начального обучения они могут работать быстро, однако точность может снижаться при наличии шума или непредвиденных легитимных изменений в трафике, что увеличивает риск ложных срабатываний.

Оценка точности и скорости детектирования DDoS-атак

В таблице «таб.1», представлена информация о различных методах глубокого обучения для детектирования DDoS-атак, описывающая их преимущества, недостатки и скорость обработки:

Таблица1. «Сравнение различных методов глубокого обучения для детектирования DDoS-атак»

Выбор метода глубокого обучения для системы обнаружения DDoS-атак зависит от конкретных требований к задаче. Если задача требует высокой точности в обнаружении пространственных паттернов в данных, CNN может быть предпочтительнее. Для задач, где критично важно учитывать временные зависимости в данных, RNN или LSTM предложат лучшие результаты. Автоэнкодеры идеально подходят для сценариев, где необходимо обнаруживать аномалии без четких предварительных меток.

Следовательно, комплексный подход, возможно, комбинирующий несколько методов в одной системе, может обеспечить наилучшее сочетание точности и скорости, адаптируясь к разнообразным и динамически меняющимся угрозам в сфере кибербезопасности.

Заключение

В завершение, можно сделать вывод о том, что сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), включая LSTM, и автоэнкодеры могут значительно улучшить способность систем кибербезопасности распознавать и реагировать на DDoS-атаки в сравнении с традиционными подходами. Эти технологии предоставляют возможности для более точного и быстрого обнаружения атак за счет своей способности анализировать большие объемы данных и выявлять сложные паттерны поведения.

Список литературы

1. Исследование влияния атак на беспроводные сети WI-FI 6Е Ковцур М.М., Винников С.А., Трезоров В.И., Киструга А.Ю.Экономика и качество систем связи. 2023. № 2 (28). С. 87-92.
2. Кибирев М. П., Миняев А. А., Скорых М. А. Сравнительный анализ утилит для проведения атаки PTH // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2023). – 2023. – С. 710-715.
3. Ковалев И. А., Косов Н. А. Состязательные атаки в нейронных сетях //Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2021). – 2021. – С. 490-492.
4. Бударный Г. С. и др. Разновидности нарушений безопасности и типовые атаки на операционную систему //Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 406-411.
5. Ковцур М. М. и др. Исследование способов удаленного перехвата трафика в корпоративных сетях //Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия. – 2021. – Т. 1. – С. 68-75.