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: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-505

Allowed Actions: Read Download (1.4 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: FL SPbPU Local Network

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
-> FL SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 4639
Last 30 days: 38
Detailed usage statistics