Аналіз кореляційної матриці для показників набору даних CSE-CIC-IDS2017
Date Issued
2024
Author(s)
Мєшков В. І.
Abstract
В сучасних умовах швидкого розвитку інформаційних технологій та мережевих
систем питання забезпечення кібербезпеки стає надзвичайно актуальним. Аналіз
мережевих даних є одним з основних підходів до виявлення аномалій та попередження
кібератак. Набір даних CSE-CIC-IDS2017 є одним з найпоширеніших стандартів для
досліджень у цій сфері, оскільки містить великий обсяг мережевих показників, що
дозволяє моделювати та виявляти різноманітні види атак.
У межах цього дослідження було проаналізовано різноманітні показники CSE-CIC-
IDS2017, які надають детальну інформацію про мережевий трафік і дозволяють
виявляти аномальні патерни. Основні категорії показників включають:
1. Сеансові та часові характеристики (тривалість потоку, середні та максимальні
інтервали між пакетами) – дозволяють аналізувати тривалість та інтенсивність трафіку.
2. Розмір і швидкість передачі пакетів (кількість переданих пакетів і байтів,
середній розмір та швидкість) – допомагають оцінити обсяги та варіативність
переданих даних.
систем питання забезпечення кібербезпеки стає надзвичайно актуальним. Аналіз
мережевих даних є одним з основних підходів до виявлення аномалій та попередження
кібератак. Набір даних CSE-CIC-IDS2017 є одним з найпоширеніших стандартів для
досліджень у цій сфері, оскільки містить великий обсяг мережевих показників, що
дозволяє моделювати та виявляти різноманітні види атак.
У межах цього дослідження було проаналізовано різноманітні показники CSE-CIC-
IDS2017, які надають детальну інформацію про мережевий трафік і дозволяють
виявляти аномальні патерни. Основні категорії показників включають:
1. Сеансові та часові характеристики (тривалість потоку, середні та максимальні
інтервали між пакетами) – дозволяють аналізувати тривалість та інтенсивність трафіку.
2. Розмір і швидкість передачі пакетів (кількість переданих пакетів і байтів,
середній розмір та швидкість) – допомагають оцінити обсяги та варіативність
переданих даних.
File(s)![Thumbnail Image]()
Loading...
Name
molod-2024-vol2-121-123.pdf
Size
725.08 KB
Format
Adobe PDF
Checksum
(MD5):75f10bf03ba09596ce96aa5c73e36804