Скрытые марковские модели в задаче обнаружения атак на компьютерные сети
https://doi.org/10.22405/2226-8383-2021-22-5-391-399
Аннотация
В статье рассматривается задача обнаружения атак на компьютерные сети. Предлагается метод проактивного противодействия, основанный на использовании детекторов,
выстраиваемых в виде скрытых марковских моделей.
Об авторе
Вячеслав Леонидович ТокаревРоссия
доктор технических наук, профессор
Список литературы
1. Bazrafshan, Z., Hashemi, H., Fard, S.M.H. and Hamzeh, A. (2013) A Survey on Heuristic Malware Detection Techniques. The 5th Conference on Information and Knowledge Technology
2. (IKT 2013), Shiraz, 28-30 May 2013, 113-120. http://dx.doi.org/10.1109/ikt.2013.6620049
3. Шелухин О.И. Обнаружение вторжений в компьютерные сети (сетевые аномалии)/ О.И. Шелухин, Д.Ж. Сакалема, А.С. Филинова – М.: Горячая линия – Телеком, 2013. – 220 с.
4. Бирюков А.А. Информационная безопасность: защита и нападение. – М.: ДМК Пресс, 2012. – 474 с.
5. Крис Касперски. Компьютерные вирусы изнутри и снаружи. – СбП: Питер, 2006. – 526 с.
6. Токарев В.Л., Сычугов А.А. Обнаружение вредоносного программного обеспечения с использованием иммунных детекторов // Известия Тульского государственного универси-
7. тета. Технические науки. Вып. 10. Тула: Изд-во ТулГУ, 2017. - с.216-230.
8. Alqurashi, S. and Batarfi, O. A Comparison of Malware Detection Techniques Based on Hidden Markov Model. Journal of Information Security, 7, 215-223. http://dx.doi.org/10.4236/
9. jis.2016.73017
10. Frazzoli, Emilio. "Intro to Hidden Markov Models the Baum-Welch Algorithm". Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology. Retrieved 2 October 2013.
Рецензия
Для цитирования:
Токарев В.Л. Скрытые марковские модели в задаче обнаружения атак на компьютерные сети. Чебышевский сборник. 2021;22(5):391-399. https://doi.org/10.22405/2226-8383-2021-22-5-391-399
For citation:
Tokarev V.L. Hidden markov models in the problem of detecting attacks on computer networks. Chebyshevskii Sbornik. 2021;22(5):391-399. (In Russ.) https://doi.org/10.22405/2226-8383-2021-22-5-391-399