Details
Title | Разработка метода обнаружения аномалий сетевого трафика на границе ЛВС предприятия: магистерская диссертация: 09.04.01 |
---|---|
Creators | Унтеров Дмитрий Сергеевич |
Scientific adviser | Городецкая Светлана Ивановна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2016 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | Вычислительные сети — Обмен информацией ; Интернет ; сетевой трафик ; network traffic |
UDC | 004.738:658(043.3) |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 09.04.01 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-505 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\37163 |
Record create date | 3/3/2017 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Объектом исследования является сетевой трафик. Цель работы - разработка нового метода обнаружения аномалий на границе локальной сети предприятия. В процессе работы были рассмотрены модели сетевого трафика, изучены важные свойства трафика, а так же дан краткий обзор существующих методов обнаружения аномалий. В результате исследований был предложен метод обнаружения аномалий с использованием свойств самоподобности, проведён ряд проверок, показывающих его работоспособность.
The object of the study is network traffic. Objective - to develop an anomalies detection method on the local area network border. In the process, have been considered a model of network traffic, were studied the important properties of traffic, and was given a brief overview of the existing anomaly detection methods. As a result, research has been proposed anomaly detection method using the self-similarity properties, and was conducted a series of tests that show that method is working.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 4734
Last 30 days: 0