О насСтруктураУченый советСведения об образовательной организацииАбитуриентуСистема менеджмента качестваМеждународная деятельностьБезопасность и противодействие терроризмуДоступная средаКультурно-просветительский центр «Музей СПбГУТ»Реквизиты
Высшее образованиеЦентр профориентации и довузовского образованияДовузовская подготовкаСреднее профессиональное образованиеДополнительное профессиональное образованиеЭлектронная информационная образовательная среда
АспирантураДиссертационные советыНаучные подразделенияНаучные журналыНаучно-технический советИнновационные предприятияРуководящие документы
УниверситетО насСтруктураУченый советСведения об образовательной организацииАбитуриентуСистема менеджмента качестваМеждународная деятельностьБезопасность и противодействие терроризмуДоступная средаКультурно-просветительский центр «Музей СПбГУТ»РеквизитыСтудентуРасписаниеБиблиотекаДипломникуАдминистративная комиссияКультурно-досуговый центрСтуденческий советЗдоровьеПсихологическая помощьТрудоустройствоПрактика обучающихсяВыпускникиСтуденческий городокСпортОплата обучения онлайнАкадемические отпускаШтаб студенческих отрядов СПбГУТ
ОбразованиеВысшее образованиеЦентр профориентации и довузовского образованияДовузовская подготовкаСреднее профессиональное образованиеДополнительное профессиональное образованиеЭлектронная информационная образовательная средаНаукаАспирантураДиссертационные советыНаучные подразделенияНаучные журналыНаучно-технический советИнновационные предприятияРуководящие документы
Вопрос-ответ
Часто задаваемые вопросы
Обращения граждан
Телефонный справочник
+7 (800) 550-41-72
Телефон горячей линии
+7 (812) 326-31-63
Многоканальный телефон
Россия, 193232, Санкт-Петербург,
пр. Большевиков д.22, к.1
rector@sut.ru
пр. Большевиков д.22, к.1
НаукаНаучные разработки СПбГУТРазработка интеллектуальной системы обнаружения сетевых вторжений на основе IDS/IPS Suricata и методов машинного обучения
Разработка интеллектуальной системы обнаружения сетевых вторжений на основе IDS/IPS Suricata и методов машинного обучения
Руководитель:
Аннотация:
Предлагаемый подход использует события журнала eve.json в качестве источника сетевых событий и реализует гибридную схему оценки риска, объединяющую результаты сигнатурного обнаружения, модели выявления аномалий и модели классификации атак.
Разработанная система позволяет не только выявлять события, соответствующие известным сигнатурам, но и обнаруживать подозрительные отклонения в сетевом поведении, что повышает информативность мониторинга и снижает нагрузку на аналитика.
Технические характеристики:
- Тип: Программа для ЭВМ (IBM-совместимый ПК).
- Язык: Python 3.10+.
- ОС: Linux Ubuntu 20.04+.
- Объем: 6 Гбайт.
- Архитектура: Веб-интерфейс (FastAPI, WebSocket).
При использовании материалов ссылка на сайт обязательна.
0
Поделиться: