IDENTIFICATION OF MALICIOUS DATA IN THE INFORMATION NETWORK BY USING THE STACKING METHOD - Бабыр, Рзаев; Бельдеубаева, Жанар; Увалиева, Индира (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
Информационная безопасность сейчас как никогда актуальна, а информация теперь так же ценна для преступников, как и наше физическое имущество. Мотивы злоумышленника могут включать кражу информации, получение финансовой выгоды, шпионаж или саботаж. Организации должны выделять средства на обеспечение безопасности и быть готовыми к обнаружению, реагированию и упреждающему предотвращению таких атак, как фишинг, вредоносное программное обеспечение, вирусы, вредоносные инсайдеры и программы ― вымогатели. Поскольку количество киберугроз быстро растет, организации не могут подготовиться ко всем из них. Зачастую, имеющихся систем обеспечения информационной безопасности недостаточно для выявления новых видов атак и уязвимостей. Необходимо доукомплектовывать существующие системы безопасности новыми интеллектуальными решениями. В данной работе предлагается подход к решению проблемы выявления вредоносного трафика в сетях передачи данных, основанный на обработке полученных кортежей информационных последовательностей сетевых пакетов ансамблевым методом классификации – стекингом алгоритмов машинного обучения. Подход не требует специальной подготовки данных и полученные ошибки классификации отдельных алгоритмов сглаживаются решением метаклассификатора. Предложенное решение с целью повышения показателей точности и полноты выявления диструктивных воздействий дает возможность использовать оптимизированные для разных типов аномалий свои алгоритмы классификации, которые обучены на собственных подмножествах данных, представленных в виде кортежа значений информационных последовательностей сетевых пакетов. Приведено описание эксперимента с использованием классификаторов машинного обучения Naïve Bayes, Hoeffding Tree, Random Tree, REP Tree и J48. Оценка производилась с использованием классификаторов в отдельности и с применением стекинга, в основе которого были использованы те же классификаторы. Экспериментальные результаты получены на публичном наборе данных NSL-KDD. Программная реализация подхода как полноценного интеллектуального решения позволит более эффективно выявлять диструктивные воздействия. Подход может быть применим как дополнение к существующим системам мониторинга организаций, связанных с обработкой сетевого трафика. Существенными преимуществами подхода является его универсальность для различных технологий и систем обработки данных, целью которых является точная классификация данных и масштабируемость путем применения дополнительных алгоритмов сверх используемых в подходе.