Напиши курсовую на тему: "Системы обнаружения аномалий в сетевом трафике"

15 мая 2025

Базы данных

Условие:

Решение:

Тема: Системы обнаружения аномалий в сетевом трафике Введение: Сетевой трафик является неотъемлемой частью современных информационных систем. Однако, с ростом объемов передаваемых данных и развитием технологий, возникает все больше угроз безопасности сетей. Одним из эффективных методов борьбы с этими угрозами является использование систем обнаружения аномалий в сетевом трафике. В данной курсовой работе мы рассмотрим основные принципы работы таких систем, а также их применение в современных информационных системах. Глава 1: Основы систем обнаружения аномалий в сетевом трафике 1.1 Определение аномалий в сетевом трафике 1.2 Цели и задачи систем обнаружения аномалий 1.3 Классификация систем обнаружения аномалий Глава 2: Методы обнаружения аномалий в сетевом трафике 2.1 Статистические методы 2.2 Методы машинного обучения 2.3 Эволюционные алгоритмы 2.4 Гибридные методы Глава 3: Применение систем обнаружения аномалий в сетевом трафике 3.1 Защита от внешних атак 3.2 Обнаружение внутренних угроз 3.3 Мониторинг и анализ сетевого трафика 3.4 Применение в области кибербезопасности Глава 4: Примеры систем обнаружения аномалий в сетевом трафике 4.1 Snort 4.2 Bro 4.3 Suricata 4.4 Исследования и результаты Заключение: Системы обнаружения аномалий в сетевом трафике играют важную роль в обеспечении безопасности информационных систем. Они позволяют выявлять аномальное поведение в сети, предупреждать о возможных угрозах и принимать меры по их предотвращению. Однако, необходимо учитывать, что системы обнаружения аномалий не являются идеальными и могут допускать ложные срабатывания. Поэтому, для эффективного применения таких систем необходимо проводить постоянный мониторинг и анализ результатов. Список использованных источников: 1. D. E. Denning, "An Intrusion-Detection Model," IEEE Transactions on Software Engineering, vol. SE-13, no. 2, pp. 222-232, Feb. 1987. 2. R. Sommer and V. Paxson, "Outside the Closed World: On Using Machine Learning for Network Intrusion Detection," in Proceedings of the 2010 IEEE Symposium on Security and Privacy, Berkeley, CA, USA, 2010, pp. 305-316. 3. C. Kruegel, E. Kirda, D. Mutz, W. Robertson, and G. Vigna, "Anomaly Detection of Web-Based Attacks," in Proceedings of the 10th ACM Conference on Computer and Communications Security, Washington, D.C., USA, 2003, pp. 251-261. 4. M. Baig, A. Khayam, and A. Ghorbani, "A Survey of Network Anomaly Detection Techniques," Journal of Network and Computer Applications, vol. 60, pp. 19-31, 2016. 5. S. Mukherjee, C. D. Carver, and T. T. Ng, "Network Intrusion Detection: A Machine Learning Approach," in Proceedings of the 2009 International Joint Conference on Neural Networks, Atlanta, GA, USA, 2009, pp. 1157-1164.