Данная работа посвящена построению системы обнаружения вторжений на основе метода биоинформатики MetaFast. Цель работы – обнаружение вторжений в сети Интернет путем применения метода биоинформатики MetaFast. В работе содержится исследование методов сравнительного анализа метагеномов. Даны общие понятия и классификация систем обнаружения вторжений. В ходе работы были решены следующие задачи: 1. Проанализированы методы сравнительного анализа метагеномов. 2. Адаптирован метод MetaFast к задаче обнаружения вторжений в сети Интернет. 3. Оценена эффективность разработанной системы в сравнении с существующей системой обнаружения вторжений. В результате выполнения работы была разработана система обнаружения вторжений на основе метода сравнительного анализа метагеномов MetaFast. Оценка качества реализованной системы показала высокие значения точности (97.5%) и полноты (99%). Из-за способности обнаруживать видоизмененные последовательности построенная система показала лучшее значение полноты в сравнении с системой обнаружения вторжений с открытым исходным кодом Snort, что говорит о ее пригодности к обнаружению вторжений в сети Интернет.

The given work is devoted to implementation of intrusion detection system based on bioinformatics method MetaFast. The goal of the work is intrusion detection with bioinformatics method MetaFast in the Internet. The research contains a study of methods for comparative metagenomics. The general concepts and classification of intrusion detection systems are given. During the work, the following goals were solved: 1. Analyze methods for comparative metagenomics. 2. Adapt MetaFast method to intrusion detection in the Internet. 3. Assess the effectivness of implemented system in comparison with another intrusion detection system. As a result of the work intrusion detection system based on bioinformatic method MetaFast is implemented. Implemented system has good work quality, high values of precision (97.5%) and recall (99%). Due to ability to detect polymorphic sequences developed system demonstrate better value of recall in comparison with open-source intrusion detection system, Snort, that means implemented system is suitable for intrusion detection in the Internet.