Введение
Содержание
1. Анализ области использования нейронной сети для системы обнаружения
атак на сетевые ресурсы
1.1. Классификация сетевых атак
1.2. Методы обнаружения сетевых атак
1.3. Исследование технологий и программного обеспечения, используемых для разработки системы обнаружения атак на сетевые ресурсы с применением нейросетевых технологий
1.4. Выводы
2. Разработка системы обнаружения атак на сетевые ресурсы с применением с применением нейросетевых технологий
2.1. Определение компонентов системы
2.2. Разработка сборщика данных
2.3. Разработка анализирующего модуля
2.4. Разработка веб-приложения для просмотра подозрительной активности
2.5. Выводы
3. Разработка и тестирование модели нейронной сети
3.1. Разработка модели для обнаружения DoS атак
3.2. Разработка модели для обнаружения PortScan атак
3.3. Тестирование разработанных моделей
3.4. Выводы
4. Безопасность и экологичность проекта
4.1. Требования к производственным помещениям
4.2. Электромагнитные и ионизирующие излучения
4.3. Эргономические требования к рабочему месту
4.4. Выводы 66
5. Технико-экономические показатели дипломного проекта 67
5.1. Определение трудоемкости разработки 67
5.2. Расчет затрат на разработку системы 68
5.3. Экономическое обоснование выбора комплекса технических и
программных средств 74
5.4. Социально-экономический эффект от разработки 75
5.5. Выводы 75
Заключение 77
Список использованной литературы 78
Приложение А 80
Приложение Б 82
Приложение В 89
В настоящее время важной задачей в области обеспечения информационной безопасности является обнаружение атака на сетевые ресурсы. Успешно реализованная атака на сетевые ресурсы может привести как к потере информации, так и к несанкционированному доступу к информации, но и что не мало важно информация может быть незаметно искажена. Это актуализирует необходимость разработки и использования эффективных методов и средств обнаружения сетевых атак для защиты информации в компьютерных системах и сетях.
Целью дипломного проекта является разработка системы обнаружения атак на сетевые ресурсы с применением нейросетевых технологий.
Задачи дипломного проекта:
1. Рассмотрение существующих методов анализа и классификации трафика.
2. Исследование технологий и программного обеспечения используемых для разработки компонентов системы.
3. Проектирование и разработка сборщика данных.
4. Проектирование разработка анализирующего модуля.
5. Проектирование и разработка веб-приложения для просмотра подозрительной активности.
6. Проектирование и разработка двух моделей нейронных сетей для обнаружения разных атак.
Объектом исследования дипломного проекта является составленная и обученная нейронная сеть. Предметом исследования выступает трафик сетевой трафик.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.
В первой главе произведена классификация сетевых атак, обозначены возможные методы воздействия на систему и последствия их воздействий. Обозначены основные методы обнаружения сетевых атак, выделены их плюсы и минусы. Так же проведено исследование технологий и программного обеспечения, используемых для разработки системы обнаружения атак на сетевые ресурсы с применением нейросетевых технологий.
Во второй главе произведено определение компонентов системы в ходе которого было уставлено какие компоненты необходимо разработать. Произведена разработка сборщика данных. Произведена разработка анализирующего модуля. Произведена разработка веб-приложения для просмотра данных, помеченных как аномальные.
В третьей главе произведена разработка двух моделей нейронных сетей, так же произведено общее тестирование системы.
В четвертой главе описаны вредные и опасные производственные факторы, действующие на пользователя ЭВМ.
В пятой главе проанализированы технико-экономические показатели, проведен расчет оценочной стоимости проекта.
В приложениях показаны исходный код программы сборщика данных, программы анализатора, веб-приложения на языке Python.
В результате выполнения дипломного проекта разработана система обнаружения атак на сетевые ресурсы с применением нейросетевых технологий.
В процессе достижения поставленной цели решены задачи:
1. Проведен анализ существующих методов анализа и классификации трафика.
2. Исследованы технологий и программного обеспечения используемые для разработки компонентов системы.
3. Спроектирована и разработана программа сборщика данных.
4. Спроектирована и разработана программа анализатор.
5. Спроектировано и разработано веб приложение для просмотра подозрительной активности.
6. Спроектированы и разработаны две модели нейронных сетей.
Модели способны анализировать данные из сети, даже если данные неполные или искажены. Каждая модель может проводить анализ в нелинейной форме. Обе эти характеристики важны для использования в сетевых технологиях, где информация часто подвергается случайным ошибкам оборудования.
Обе модели нейронных сетей показали точность близкую к 100%, что подтвердилось в ходе тестирования системы.
Дипломный проект учитывает современные тенденции в информационных технологиях и является экономически выгодным решением