Details

Диссертационная работа посвящена созданию комплекса решений, направленных на обнаружение сетевых атак нарушения маршрутизации на беспроводные самоорганизующиеся сети на ранних этапах их проведения путем прогнозирования характеристик функционирования узлов, выявления их аномального поведения методами машинного обучения и изоляции потенциально вредоносных узлов. В работе представлена математическая модель функционирования беспроводной самоорганизующейся сети с возможностью прогнозирования характеристик узлов, значимых для выявления аномального функционирования узлов; метод применения искусственных нейронных сетей архитектуры Seq2seq с механизмом внимания для прогнозирования характеристики функционирования узлов; метод раннего обнаружения и предотвращения сетевых атак нарушения маршрутизации в беспроводных самоорганизующихся сетях; архитектура и макет системы защиты беспроводных самоорганизующихся сетей от атак нарушения маршрутизации. Приведены результаты экспериментальных исследований предложенных решений.