Тема: Распределенная система автоматизированного тестирования алгоритмов обнаружения вредоносных программ

Борьба с вредоносными программами - одна из самых острых про­блем компьютерной безопасности. Каждый день появляется около 332 тыс. уникальных вредоносных объектов [5]. Для борьбы с ними чаще используют так называемый сигнатурный подход. Он заключается в анализе существующих угроз и поиске шаблонов атак: ищутся извест­ные файлы компьютерных вирусов, опасные сетевые пакеты, блокиру­ются известные вредоносные воздействия на систему. Однако с появ­лением новейших видов вредоносного ПО сигнатурные методы проти­водействия все больше показывают свою неэффективность и техноло­гическое отставание. Они позволяют противостоять лишь известным, старым угрозам. Существуют и другие методы борьбы с вредоносны­ми программами. Например, методы, основанные на поиске аномалий в работе программ.
Для проверки эффективности алгоритмов обнаружения вредонос­ных программ используются системы массового запуска внутри вирту­альных машин, изолированных от внешнего мира. Такие тесты прово­дятся, например, компаниями, занимающиеся аналитикой и тестирова­нием антивирусных защит [10].
Целью данной бакалаврской работы является создание подобной си­стемы, позволяющей эффективно тестировать алгоритмы обнаружения вредоносных программ. Планируется использовать ее, главным обра­зом, для проекта КОДА [1] - это система противодействия вредонос­ным программам, разрабатываемая с 2009 г. на кафедре системного программирования СПбГУ. Проведенные эксперименты показали, что алгоритмы КОДА позволяют выявлять вредоносную активность. На данный момент, основной задачей проекта является разработка спосо­ба оценки степени угрозы потока процесса по характеристикам, полу­ченным с помощью этих алгоритмов. Для этого решено использовать алгоритмы машинного обучения. Таким образом, необходимо провести большое количество тестов, чтобы получить выборку исходных данных для обучения.
Ручное тестирование методов борьбы с вредоносными воздействия­ми очень затратная по времени задача. Был создан прототип системы тестирования (разд. 1.1.2), однако, даже с использованием нескольких потоков, этот процесс занимает существенное время. Необходимо мас­штабировать систему тестирования для работы на нескольких компью­терах. Для решения этой задачи применяются распределенные вычис­ления [17].
Таким образом, можно выделить следующие задачи:
• Провести масштабирование системы
• Улучшить существующую систему
• Протестировать систему под нагрузкой
Купить

В рамках данной работы были получены следующие результаты.
• Произведено масштабирование системы. Скорость тестирования возросла пропорционально числу узлов в распределенной сети.
• Система доработана.
• Проведено тестирование системы.
Все цели были достигнуты, а задачи выполнены.
В качестве дальнейшего развития, можно различными способами улучшать реализованную тестирующую систему, масштабировать ее на более серьезные производительные мощности, тестировать с помощью нее новые алгоритмы обнаружения и получать более состоятельные ре­зультаты.
Данная работа была представлена на Всероссийской научной конфе­ренции по проблемам информатики СПИСОК 2016 [7].
Купить