CC BY
42УДК 004.8; 004.9
Рыбаков Д.А.
бакалавр,
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
(г. Москва, Россия)
АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ КИБЕРАТАК В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ
Аннотация: в данной статье автором исследуется автоматическое обнаружение кибератак и их возможное предотвращение в сфере информационных технологий. Актуальность изучения автоматического обнаружения кибератак в информационных технологиях нельзя преуменьшить. В современном цифровом мире киберпреступность стала серьезной угрозой для государств, организаций и частных лиц. Компьютерные атаки на инфраструктуру, сети и системы информационной безопасности являются все более утонченными и сложными. В условиях быстрого развития интернета и цифровых технологий, киберпреступность становится все более сложной и разнообразной, поэтому важно иметь надежные механизмы для выявления таких атак.
Ключевые слова: кибератака, киберпреступность, информационные технологии, информационная безопасность, информационные технологии.
Государство обеспечивает национальную безопасность во многих областях, но одной из самых важных в последнее время стала защита от кибератак. После появления Интернета жизнь общества разделилась на два мира: реальный и виртуальный. Большое количество людей проводит свое время в виртуальном мире. Немалая часть из них используют интернет-сообщество для незаконных целей. Вследствие этого киберпреступность и количество кибератак растут с каждым днем. Кибератаками называют действия по незаконному проникновению в компьютерную систему путем обхода защитных механизмов.
Обнаружение кибератак можно охарактеризовать как проблему выявления фактов неавторизованного доступа в компьютерную систему или сеть [2, с. 23].
Автоматическое обнаружение кибератак позволяет установить и предупредить о нарушениях безопасности на компьютерных системах и сетях. С помощью специализированных программных решений и алгоритмов, можно производить мониторинг и анализ сетевых активностей для выявления подозрительных или вредоносных действий. Преимуществом автоматического обнаружения является его оперативность и эффективность. В отличие от ручного анализа, автоматический процесс позволяет обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, реагировать на угрозы мгновенно и минимизировать потенциальные ущербы.
Важным аспектом является также возможность обучения системы на основе предыдущих инцидентов, что позволяет улучшить ее работу и повысить точность в определении кибератак. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения становится все более распространенным для создания эффективных систем обнаружения киберугроз.
Таким образом, актуальность автоматического обнаружения кибератак в информационных технологиях является важной составляющей в обеспечении безопасности цифрового мира. Только с помощью надежных и эффективных систем обнаружения можно своевременно выявлять и предотвращать киберугрозы, защищать важные данные и обеспечить стабильность работы компьютерных систем и сетей.
Автоматическое обнаружение кибератак в информационных технологиях является важной и сложной задачей в современном цифровом мире. Киберпреступники становятся все более изощренными и используют новые методы для атак на компьютерные системы и сети. В связи с этим, необходимо разработать эффективные методы и алгоритмы для автоматического обнаружения и предотвращения кибератак.
Одним из наиболее распространенных методов автоматического обнаружения кибератак является использование алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы позволяют системе обрабатывать большие объемы данных и на основе предыдущего опыта выявлять аномальные или вредоносные действия. Например, система может анализировать сетевой трафик и обнаруживать необычную активность, такую как попытки взлома или передача вредоносных файлов [3, с. 2].
Другим важным аспектом автоматического обнаружения кибератак является использование сетевых сенсоров. Сенсоры могут располагаться на различных уровнях сети и непрерывно мониторить трафик и активность в реальном времени. Это позволяет обнаружить кибератаки непосредственно в момент их возникновения и предпринять соответствующие меры по их предотвращению.
Кроме того, важно иметь систему управления событиями безопасности (SIEM), которая будет собирать и анализировать данные с различных источников, включая сенсоры и журналы событий. SIEM позволяет эффективно обнаруживать и реагировать на кибератаки, а также проводить пост-анализ с целью оптимизации системы и предотвращения будущих атак. В целом, автоматическое обнаружение кибератак в информационных технологиях является сложной, но необходимой задачей. Это требует использования передовых технологий, применения машинного обучения и наличия системы управления событиями безопасности. Только так можно обеспечить надежную защиту цифровых систем от киберугроз и сохранить конфиденциальность, целостность и доступность информации [5, с. 10].
Новейшие разработки в сфере обнаружения и предотвращения кибератак в информационных технологиях представляют собой важную составляющую в борьбе с современными угрозами. Распространение технологий и доступность всё большего количества информации привели к увеличению активности
киберпреступников. Они используют различные инструменты и подходы для вторжения в системы и нанесения вреда [1, с. 4].
Одним из наиболее значимых достижений является разработка интеллектуальных систем обнаружения аномального поведения. Такие системы анализируют данные и применяют алгоритмы машинного обучения для определения необычной активности. Это позволяет обнаружить подозрительное поведение, которое может указывать на попытку кибератаки. Благодаря таким системам, администраторы получают предупреждения и могут принять соответствующие меры в ответ. Кроме того, антивирусные программы и файрволы постоянно совершенствуются, чтобы более эффективно защищать информационные системы от вредоносных программ и несанкционированного доступа. Важно отметить, что обновление таких программ происходит постоянно, чтобы они могли распознавать и блокировать новые угрозы.
Другой новой тенденцией является использование искусственного интеллекта и анализа больших данных для борьбы с кибератаками. Алгоритмы машинного обучения позволяют обнаруживать аномалии и вредоносные программы, а также снижают количество ложных срабатываний. Анализ больших данных, в свою очередь, позволяет выявить скрытые связи и паттерны, которые могут указывать на предстоящую кибератаку. Также важно не забывать об образовательной работе сотрудников для повышения кибербезопасности. Многочисленные тренинги, семинары и презентации помогают сотрудникам осознать опасности и научиться различать ложные угрозы от реальных [4, с. 15].
К основным тенденциям развития современных методов обнаружения вторжений и аномалий киберсистем относятся: повышение достоверности и точности методов обнаружения вторжений и аномалий; увеличение доли корректирующих процессов, не требующих участия человека-эксперта, что снижает время принятия решения и позволяет перевести время реакции на злоумышленное воздействие на качественно новый уровень. В итоге, новейшие разработки в сфере обнаружения и предотвращения кибератак в
информационных технологиях играют важную роль в противодействии угрозам. Эти технологии обеспечивают защиту систем и данных от киберпреступников, что является необходимым условием в быстро развивающемся цифровом мире.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Артамонов В.А., Артамонова Е.В. КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ СОЦИУМА // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. 2022. №5-1.
2. Бахарева Надежда Федоровна, Тарасов Вениамин Николаевич, Шухман Александр Евгеньевич, Полежаев Петр Николаевич, Ушаков Юрий Александрович, Матвеев Артем Алексеевич Выявление атак в корпоративных сетях с помощью методов машинного обучения // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. №3.
3. Гаврилова Е. А. Исследование методов обнаружения сетевых атак // Научные записки молодых исследователей. 2017. №4.
4. Тиханычев Олег Васильевич Ограничение распространения кибероружия как фактор обеспечения безопасности в информационном мире // Вопросы безопасности. 2018. №2.
5. Щербаков А.Е. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ОБЛАСТИ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ: ТЕХНИКИ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ УГРОЗ // Вестник науки. 2023. №7 (64).
Rybakov D.A.
Financial University under Government of Russian Federation
(Moscow, Russia)
AUTOMATIC DETECTION OF CYBER ATTACKS IN INFORMATION TECHNOLOGIES
Abstract: in this article, the author investigates the automatic detection of cyberattacks and their possible prevention in the field of information technology. The relevance of studying automatic detection of cyber attacks in information technology cannot be underestimated. In today's digital world, cybercrime has become a serious threat to states, organizations and individuals. Computer attacks on infrastructure, networks and information security systems are becoming increasingly sophisticated and complex. With the rapid development of the Internet and digital technologies, cybercrime is becoming more complex and diverse, so it is important to have reliable mechanisms to detect such attacks.
Keywords: cyberattack, cybercrime, information technology, information security, information technology.
