Сибирский федеральный университет

Перевод названия: ARCHITECTURE OF A TRAFFIC ANALYZER WITH AN INTELLIGENT MODULE

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: НОВЫЕ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ; Пенза; Пенза

Год издания: 2021

Ключевые слова: snort, traffic, traffic analyzer, intrusion detection, neural network, analyzer, algorithm, ids / ips device, architecture, трафик, анализатор трафика, обнаружение вторжения, нейронная сеть, анализатор, алгоритм, ids/ips устройство, архитектура

Аннотация: В статье проводиться обзор сетевых анализаторов трафика, используемых в качестве систем обнаружения вторжений. Общий механизм обработки сетевых событий рассмотрен на примере системы обнаружения несанкционированного трафика «Snort». Рассматривается вариант расширения функционала подобных систем за счет добавления модуля интеллектуального анализа на основе нейросетевых алгоритмов. Целью обзора было выяснить возможности решения проблемы выявления несанкционированного трафика с помощью нейросетевых технологий. The article provides an overview of network traffic analyzers used as intrusion detection systems. The general mechanism for processing network events is considered on the example of the unauthorized traffic detection system "Snort". A variant of expanding the functionality of such systems by adding a module of intelligent analysis based on neural network algorithms is considered. The purpose of the review was to find out how to solve the problem of detecting unauthorized traffic using neural network technologies.

Журнал: НОВЫЕ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выпуск журнала: Часть 1

Номера страниц: 39-42

Место издания: Пенза

Издатель: "Наука и Просвещение" (ИП Гуляев Г.Ю.)

• Казаков Федор Александрович (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
• Шнайдер Андрей Викторович (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)