Details

Title: Система обнаружения вторжений на основе связанных графов без инспекции содержимого пакетов: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.01 Компьютерная безопасность ; образовательная программа 10.05.01_02 Математические методы защиты информации
Creators: Федорищев Дмитрий Олегович
Scientific adviser: Полтавцева Мария Анатольевна
Other creators: Зайцева Елизавета Алексеевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: система обнаружения вторжений; графовая модель сети; intrusion detection system; graph-based network model
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-156
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\5590

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной дипломной работе разработана модель компьютерной сети, основанная на связанных графах состояния сети на канальном и сетевом уровнях. Предложен метод обнаружения вторжений, использующий разработанную модель. При помощи языка Python и СУБД PipelineDB произведена программная реализация разработанной системы. Проведено тестирование системы на точность и сравнение ее с другими современными системами обнаружения вторжений.

The given work presents a model of a network based on two dependent graphs each representing the state of network on network and data link layers of OSI model. A method of intrusion detection using this model is presented. The prototype of intrusion detection system based on this method is developed using the programming language Python and database management system PipelineDB. This work also presents the tests to determine the accuracy of the developed prototype and comparison of it to other current intrusion detection systems.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 34
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics