Детальная информация

Название: Топологические алгоритмы анализа данных в задаче поведенческой аналитики пользователей информационных ресурсов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.01 «Математика и компьютерные науки» ; образовательная программа 02.03.01_01 «Вычислительные, программные, информационные системы и компьютерные технологии»
Авторы: Меженева Ирина Олеговна
Научный руководитель: Лукашин Алексей Андреевич
Другие авторы: Голубева Ирина Эрнестовна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: UEBA; TDA; персистентная гомология; временные ряды; кибербезопасность; persistent homology; time series; cyber security
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 02.03.01
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-4474
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\14221

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В работе был предложен метод топологического анализа данных (TDA) для систем поведенческой аналитики пользователей и сущностей (UEBA). В основе метода лежит применение теории устойчивых (персистентных) гомологий. Были рассмотрены изучены методы TDA и приведены необходимые понятия теории группы, алгебраической топологии и вычислительной геометрии. Ознакомление с применением топологического анализа к задачам информационной безопасности показало, что в основном они посвящены задаче визуального анализа событий безопасности с использованием топологической кластеризации на основе алгоритма Mapper. Анализируемые данные представлены множеством временных рядов, соответствующих информации о поведении пользователей. В результате работы был написан программный модуль на языке Python с применение библиотеки топологического анализа Giotto-tda, реализующий предложенную методику. Приводятся результаты практической апробации применения методики к данным системы мониторинга работы пользователей корпоративной сети.

The paper proposes a method of topological data analysis (TDA) for systems of users and entities behavioral analytics (UEBA). The method is based on the application of the theory of persistent homology. The TDA methods were considered, and the necessary concepts of group theory, algebraic topology, and computational geometry were presented. Familiarization with the application of topological analysis to information security problems showed that they are mainly devoted to the problem of visual analysis of security events using topological clustering based on the Mapper algorithm. The analyzed data is represented by a set of time series corresponding to information about user behavior. As a result of the work, a software module was written in Python using the Giotto-tda topological analysis library, which implements the proposed method. The results of practical testing of the application of the methodology to the data of the system for monitoring the work of users of the corporate network are presented.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 10
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика