Детальная информация

Объектом исследования в магистерской работе является поведение системных администраторов в информационной системе. Целью исследования является повышение уровня информационной безопасности за счёт автоматического выявления аномалий в действиях администраторов. В качестве методологии применены методы машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Разработана модель на основе двунаправленной LSTM-сети с механизмом внимания, способная анализировать последовательности действий и выявлять потенциально вредоносное поведение. Предложен алгоритм функционирования системы, обеспечивающий мониторинг, анализ и реагирование на угрозы в реальном времени. Результатом работы стало создание прототипа ИИ-модуля для СКДСА, прошедшего экспериментальную проверку на синтетических и реальных данных. Установлено, что предложенное решение демонстрирует высокую точность и гибкость по сравнению с традиционными средствами контроля. Область применения результатов — корпоративные и государственные ИТ-системы, где требуется надёжный мониторинг действий привилегированных пользователей. Выводы подтверждают целесообразность внедрения ИИ в системы обеспечения информационной безопасности.

The object of the research is the behavior of system administrators in an information system. The goal is to improve information security by automatically detecting anomalies in administrator actions. The methodology is based on machine learning and deep neural networks. A bi-directional LSTM model with an attention mechanism was developed to analyze behavior sequences and detect potential threats. An operational algorithm was proposed for real-time monitoring, analysis, and threat response. The result is a functional prototype of an AI module for administrator monitoring, tested on real and synthetic data. The system demonstrated high accuracy and adaptability compared to traditional control tools. The developed solution can be applied in corporate and government IT systems requiring reliable monitoring of privileged users. The conclusions confirm the feasibility and effectiveness of integrating AI into information security systems.