Сетевая защита с помощью средства машинного обучения

Операционная система Windows является наиболее часто используемой операционной системой в любой компании в сфере технологий или персональном компьютере С развитием методов кибератак и различных типов атак становится необходим более эффективный метод защиты информации и безопасности сети через систему обнаружения вторжений (IDS) Настоящее исследование сфокусировано на выявлении нормальных и атакуемых данных из Windows Data Австралийской академии обороны (ADFA-WD).

NETWORK DEFENSE THROUGH THE USE OF MACHINE LEARNING

Windows operating system (OS) is the most dominant used OS in any company technology related or personal computer. With the advancement of methods of cyber-attacks such as zero-day, stealth attacks and Distributed Denial of Service Attack(DDOS), a more effective method of information and network safety via Intrusion Detection System (IDS) is needed. This research paper is focused on identifying the normal and attack data from the Australian Defense Force Academy Windows Data (ADFA-WD).

Авторы
Издательство
РУДН
Язык
Английский
Страницы
176-178
Статус
Опубликовано
Год
2017
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
ADFA-WD; System Call Trace; network security; Intrusion Detection Systems; data security; cyber attacks; трассировка системного вызова; сетевая безопасность; системы обнаружения вторжений; защита данных; кибератаки
Дата создания
10.07.2024
Дата изменения
10.07.2024
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/145002/
Поделиться

Другие записи

Сарибекян М.А.
Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, РУДН, 24-28 апреля 2017 г.. РУДН. 2017. С. 173-175
Хамбикова Г.М.
Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, РУДН, 24-28 апреля 2017 г.. РУДН. 2017. С. 182-184