Інформаційна система пошуку несанкціонованого майнінгу

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці та реалізації інформаційної системи пошуку несанкціонованого майнінгу. В умовах зростання кількості кіберзагроз і випадків незаконного використання обчислювальних ресурсів для майнінгу криптовалют, розробка таких систем є надзвичайно актуальною. Робота спрямована на дослідження методів аналізу ресурсів, виявлення аномальної активності, а також розробку програмного забезпечення для моніторингу обчислювальних систем. У першому розділі проаналізовано предметну сферу інтелектуальних систем пошуку несанкціонованого майнінгу, зокрема: сучасну ситуацію з нелегальним майнінгом у світі, особливості криптовалют і технологій майнінгу, основні методи виявлення несанкціонованого майнінгу, а також існуючі системи і засоби виявлення таких загроз. У другому розділі здійснено аналіз засобів розробки програмного забезпечення для інформаційної системи пошуку несанкціонованого майнінгу. Розглянуто функціональні вимоги до системи, обрано методи аналізу аномальної активності, а також проаналізовано принцип роботи та схеми реалізації популярних рішень, таких як MinerBlock і Windows Defender. У третьому розділі розроблено програмну реалізацію інтелектуальної системи: ‒ проєктування архітектури системи; ‒ реалізація алгоритмів для аналізу активності обчислювальних ресурсів; ‒ тестування системи на вибраному наборі даних для оцінки її ефективності та точності. У четвертому розділі проведено тестування розробленої інформаційної системи пошуку несанкціонованого майнінгу. Метою тестування було оцінити ефективність роботи системи, її здатність виявляти аномальну активність, а також швидкість реагування на потенційні загрози. Тестування проводилося в різних умовах, включаючи симуляцію майнінгових процесів із високим навантаженням на ресурси. Кваліфікаційна робота містить 73 сторінки, 29 рисунків, 25 джерел і 3 додатки. Qualification Thesis is devoted to the development and implementation of an intelligent information system for detecting unauthorized mining. In the context of the growing number of cyber threats and cases of illegal use of computing resources for cryptocurrency mining, the development of such systems is highly relevant. The work focuses on studying methods for analyzing resources, detecting anomalous activity, and developing software for monitoring computing systems. The first chapter analyzes the subject area of intelligent systems for detecting unauthorized mining, including the current state of illegal mining worldwide, the specifics of cryptocurrencies and mining technologies, the main methods for detecting unauthorized mining, and existing systems and tools for identifying such threats. The second chapter presents an analysis of the tools for developing software for an information system to detect unauthorized mining. It reviews the functional requirements for the system, selects methods for analyzing anomalous activity, and examines the operating principles and implementation schemes of popular solutions such as MinerBlock and Windows Defender. The third chapter focuses on the software implementation of the intelligent system: ‒ system architecture design; ‒ implementation of algorithms for analyzing the activity of computing resources; ‒ testing the system on a selected dataset to evaluate its efficiency and accuracy. The fourth chapter is dedicated to testing the developed information system for detecting unauthorized mining. The purpose of the testing was to evaluate the system's efficiency, its ability to detect anomalous activity, and the speed of its response to potential threats. The testing was conducted under various conditions, including simulated mining processes with high resource loads. Qualification Thesis contains 73 pages, 29 figures, 25 references, and 3 appendices.