Anomaly-Based Method for Detecting Multiple Classes of Network Attacks

Gurina, A.; Eliseev, V.

Авторы: Gurina Anastasia, Eliseev Vladimir
Журнал: Information
Том: 10
Номер: 3
Год издания: 2019
Издательство: MDPI
Местоположение издательства: Basel, Switzerland
Первая страница: 84
DOI: 10.3390/info10030084
Аннотация: Рассматривается задача обнаружения вредоносных запросов к веб-серверу. Акцентируется внимание на современных атаках на прикладной уровень сетевой OSI, приводящих к широкому спектру последствий: от отказа в обслуживании до доступа к конфиденциальным данным и инъекции кода. Анализируются причины появления уязвимостей типа инъекции кода, различные подходы и методы обнаружения таких атак. Проводится подробный обзор методов обнаружения атак SQL injection, как одних из самых распространенных среди инъекций кода. Предлагается подход по обнаружению атак как аномалий динамического отклика сетевого сервера, обрабатывающего запросы. Описывается нейросетевой метод обнаружения аномалий на основе многослойного персептрона в режиме автоассоциативной памяти. Приводится пример обнаружения атаки типа SQL injection на сетевой сервер MyBB с известной уязвимостью. Оценивается эффективность классификатора и анализируются достоинства и недостатки предложенного подхода.
Добавил в систему: Елисеев Владимир Леонидович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Anomaly-Based Method for Detecting Multiple Classes of Network Attacksстатья

Прикрепленные файлы