Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет |
Дата последнего релиза: | 2024/04/27 |
Технологии: | ИБ - Управление информацией и событиями в системе безопасности (SIEM) |
Основные статьи:
2024: Обучение нейросети находить нелегальных пользователей в сети
Ученые Пермского Политеха обучили нейросеть находить нелегальных пользователей в сети
Информационная безопасность отвечает за то, чтобы важные сведения компании, личные дела и корпоративные тайны не попали не в те руки. Об этом университет сообщил 27 апреля 2024 года. Эта отрасль защищает данные от утечек, а программы, системы и сети — от взлома, порчи файлов или других видов атак. В коммерческих и государственных структурах сведения также необходимо охранять от шпионов или возможных злоумышленников внутри самого коллектива. Существующие методы обнаружения нелегальных пользователей занимают много времени и не всегда эффективны. Улучшить работу информационной безопасности можно с помощью искусственного интеллекта, который за короткое время способен анализировать большое количество данных. Ученые ПНИПУ обучили нейросеть быстро и точно выявлять нелегальных пользователей в сети.Бизнес переходит на российское ПО, но отнюдь не массово
Разработка обеспечит укрепление информационного суверенитета России. Статья опубликована в журнале «Master’s journal», 2023 год.
Важным инструментом обеспечения информационной безопасности компаний являются файлы журналов событий. Они представляют собой специальную базу данных, которая содержит всю информацию о различных событиях, происходящих в системе или сети, относящиеся к безопасности. Эти сведения позволяют анализировать и отслеживать активности в системе, выявлять потенциальные угрозы, определять аномальное поведение и принимать меры для защиты данных.
На апрель 2024 года актуальны статистические методы обнаружения злоумышленников в сети, которые на основе данных журнала событий изучают активность поведения легального пользователя системы и выделяют нелегальных пользователей. Но эти файлы содержат огромное количество неструктурированных данных. В крупных корпоративных системах число ежедневно создаваемых строк журнала доходит до миллиона. Их автоматический анализ занимает много времени и ресурсов. Из-за чего большинство инцидентов выявляется с опозданием и не всегда точно.
Поэтому необходим постоянный мониторинг системных журналов сразу после их создания, чтобы выявлять аномалии в поведении пользователей в режиме реального времени. Это позволяет своевременно реагировать на инциденты информационной безопасности и снижать вызванные ими риски. Для решения этой проблемы ученые Пермского Политеха предлагают использовать искусственный интеллект.
![]() | Поведение злоумышленника отличается от поведения легального пользователя в информационной сети, и эти различия можно оценить количественно. Мы попытались отследить общие черты в их поведении и рассчитать вероятность ошибки. Проанализировав большой объем данных по действиям пользователя в информационной системе, мы обучили нейросеть использовать новую информацию. Это позволит быстрее выявлять вторжение нарушителя в систему, — объяснил кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика» Пермского Политеха Елена Кротова. | ![]() |
В качестве основы политехники выбрали компьютерную модель перцептрон – простейший и удобный вид нейросети. Входные параметры представляют собой бинарные данные, характеризующие пользователя в системе (0 – легальный пользователь, 1 – нелегальный). Для построения и обучения нейросети использовалось более 700 видов данных по более чем 1500 пользователям.
Для сравнения, ученые произвели те же действия с другим видом нейросети, который в результате ошибочно определил злоумышленников как легальных пользователей. Это говорит о том, что сеть на персептроне способна точнее справляется с этой задачей.
Для предложенного метода оценили вероятность ошибок и сравнили с результатами работы существующих систем обнаружения угроз. Рассматривались ошибки 1 и 2 рода, когда легального пользователя принимают за злоумышленника и наоборот. Результат показал, что вероятность ошибок 1 и 2 рода у нейросети ученых ПНИПУ меньше на 20%. А значит, ее использование увеличит надежность и поможет обнаружить нелегальных пользователей в информационной системе.
Разработка ученых Пермского Политеха показала, что метод, основанный на искусственном интеллекте, лучше всего подходит для реализации на предприятии. Он не требует большого объема памяти, обладает хорошим быстродействием и позволяет анализировать большие объемы данных.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)