name: Обнаружение инсайдеров в компьютерных сетях на основе комбинирования экспертных правил, методов машинного обучения и обработки больших данных
keyword_list: ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ИНСАЙДЕРЫ
abstract: Цель: Целью диссертационного исследования является повышение защищенности КС за счет усовершенствования моделей, алгоритмов и методики обнаружения инсайдеров в КС с использованием комбинирования экспертных правил, методов машинного обучения и способов обработки больших данных. Методы: системный, причинно-следственный и сравнительный анализ, теория вероятностей и теория множеств, функциональный и структурный синтез. Результаты: впервые предложены модель представления больших данных об инсайдерских атаках в формате NoSQL, обеспечивающая хранение и анализ признаков пользователей в компьютерных сетях в различные моменты времени, которая отличается от существующих возможностью обеспечения хранения и анализа признаков пользователей, полученных на базе UBA/UEBA-аналитики и характеризующих потенциальную инсайдерскую деятельность в компьютерных сетях, а также возможностью учета динамики изменения этих признаков; модель и алгоритмы комбинированного применения экспертных правил и методов машинного обучения в интересах обнаружения инсайдерских атак, которые отличаются от существующих применением комплексного подхода к решению задачи обнаружения инсайдеров с учетом признаков и свойств пользователей, устройств, приложений, сервисов, включая параметр времени. Разработаны: оригинальная методика обнаружения инсайдеров в компьютерных сетях с использованием комбинирования экспертных правил, методов машинного обучения и обработки больших данных, которая отличается от существующих использованием предложенных моделей, алгоритмов комбинированного применения экспертных правил, методов машинного обучения и обработки больших данных; архитектура и программная реализация системы обнаружения инсайдеров в компьютерных сетях с использованием комбинирования экспертных правил, методов машинного обучения и обработки больших данных, которая отличается от известных архитектур и программных средств использованием предложенной методики обнаружения инсайдеров, обеспечивающей комбинированное применение технологий обработки больших данных, экспертных правил и методов машинного обучения. Введены новые классификации атрибутов, необходимые для обнаружения инсайдеров; требования к программно-аппаратному обеспечению, необходимому для установки и корректного функционирования разработанной системы обнаружения инсайдеров в компьютерных сетях. Внедрение: Основные результаты исследований внедрены в СПбГУТ, ООО «Фаст Лейн», Управление Роскомнадзора по Северо-Западному федеральному округу, СПбГУПТД. Область применения: системы защиты информации.
chairman_dissertation_council.surname: Юсупов Р. М.
chairman_dissertation_council.position: научный руководитель
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Ронжин А.Л.
organization_supervisor.position: директор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 81.96.00
rubrics.name: Защита информации
rubrics.code: 81.93.29
rubrics.name: Информационная безопасность. Защита информации
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
speciality_codes.code: 05.13.19
supervisors.fio: Котенко И.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Синещук Юрий Иванович
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Ефимов Вячеслав Викторович
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Военные системы управления и связи
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: СПБ ФИЦ РАН; ФГБУН СПБ ФИЦ РАН
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
protection_organization.ogrn: 1027800514411
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: СПБ ФИЦ РАН; ФГБУН СПБ ФИЦ РАН
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
author_organization.ogrn: 1027800514411
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения