Данная работа посвящена исследованию существующих подходов к анализу зашифрованного трафика и разработки нейросетевого метода анализа сетевого трафика на основе исследованных подходов. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. анализ особенностей обеспечения информационной безопасности в цифровом производстве; 2. исследование существующих подходов к анализу зашифрованного трафика; 3. исследование особенностей применения методов машинного обучения для решения задачи классификации; 4. разработка метода нейросетевого анализа зашифрованного трафика; 5. экспериментальная оценка эффективности разработанного метода. В результате построен классификатор на основе многослойной нейронной сети прямого распространения. Экспериментальное исследование показало эффективность разработанного метода.

The given work is devoted to studying of existing approaches to the analysis of encrypted traffic and the development of a neural network method for analyzing network traffic based on the studied approaches. The research set the following goals: 1. studying of the information security features in the digital production; 2. studying of existing approaches to the encrypted traffic analysis; 3. studying of machine learning methods to solve the classification problem; 4. development of a neural network method of encrypted traffic analysis; 5. experimental evaluation of the efficiency of the developed method. The study resulted into multilayer neural network based classifier building. Experimental research showed the effectiveness of the developed method.