Інтелектуальна система виявлення аномалій мережевого трафіку

Abstract

Кваліфікаційна бакалаврська робота присвячена дослідженню методів і засобів моніторингу мережевої безпеки, використанню мікросервісної архітектури як інструменту здійснення інтелектуального аналізу трафіку, а також розробці програмно-апаратної платформи для виявлення аномалій і своєчасного апаратного сповіщення. Актуальність бакалаврської роботи підтверджується спостеріганням тенденції переходу до мікросервісних архітектур при розробці систем моніторингу. Об’єктом дослідження є процес моніторингу та пошуку аномальної активності у мережевих потоках. Предметом дослідження є апаратно-програмні засоби та алгоритми виявлення аномалій на базі мікросервісів. Практична цінність системи полягає у можливості виявляти мережеві атаки на ранніх етапах. На додаток, адміністратори зможуть швидко отримувати повідомлення через різні канали зв'язку. Отримані результати можуть бути використані ІТ-підрозділами підприємств, центрами обробки даних та адміністраторами невеликих мережевих інфраструктур для автоматизованого моніторингу кіберзагроз... The bachelor's thesis is devoted to the study of methods and tools for network security monitoring, the use of microservice architecture as a tool for intelligent traffic analysis, as well as the development of a software-hardware platform for anomaly detection and timely hardware notification. The relevance of the bachelor's thesis is confirmed by the observed trend of transition to microservice architectures in the development of monitoring systems. The object of the study is the process of monitoring and searching for anomalous activity in network flows. The subject of the study is the hardware-software tools and anomaly detection algorithms based on microservices. The practical value of the system lies in the ability to detect network attacks at an early stage. In addition, administrators will be able to quickly receive notifications through various communication channels. The obtained results can be used by corporate IT departments, data centers, and administrators of small network infrastructures for automated cyber threat monitoring...