Классификация IP-трафика ИКС для выявления инцидентов информационной безопасности методами машинного обучения

Структура дипломной работы: 1. Введение 1.1 Актуальность проблемы 1.2 Цель и задачи работы 1.3 Объект и предмет исследования 1.4 Научная новизна и практическая значимость 1.5 Структура работы 2. Обзор литературы 2.1 Понятие и классификация IP-трафика 2.2 Проблемы информационной безопасности и ИКС 2.3 Методы машинного обучения в обработке трафика 3. Методы исследования 3.1 Сбор и предобработка данных 3.2 Описание используемых алгоритмов машинного обучения 3.3 Выбор признаков и их представление 4. Разработка и реализация модели классификации 4.1 Обучение модели на обучающей выборке 4.2 Тестирование и оценка качества модели 4.3 Анализ результатов экспериментов 5. Практическая реализация модели 5.1 Описание среды для развертывания модели 5.2 Разработка программного продукта для классификации трафика 5.3 Тестирование и апробация программного продукта 6. Заключение 6.1 Основные результаты исследования 6.2 Выводы по данной работе 6.3 Рекомендации для дальнейших исследований Введение: Актуальность данной работы обусловлена необходимостью обеспечения безопасности информационных систем и выявления инцидентов информационной безопасности. IP-трафик является основным источником потенциальных угроз, поэтому его классификация и анализ становятся важным заданием. Цель работы - разработка модели классификации IP-трафика с использованием методов машинного обучения для выявления инцидентов информационной безопасности. Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи: изучить понятие и классификацию IP-трафика, рассмотреть проблемы информационной безопасности и ИКС, изучить методы машинного обучения в обработке трафика, провести сбор и предобработку данных, разработать и реализовать модель классификации, разработать программный продукт для классификации трафика. Результаты работы могут быть использованы для обеспечения безопасности информационных систем и предотвращения инцидентов информационной безопасности. Показать еще