CC BY
4
МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА И ИНЖЕНЕРИЯ
УДК 004.032.26
Воронин И.В. старший преподаватель ЛГПУ имени П.П. Семенова-Тян-Шанского
РФ, г.Липецк
Газин А.И., кандидат технических наук, доцент
доцент
ЛГПУ имени П.П. Семенова-Тян-Шанского
РФ, г.Липецк Золотарева Т.А. старший преподаватель ЛГПУ имени П.П. Семенова-Тян-Шанского
РФ, г.Липецк Селищев О.В. преподаватель ЛГПУ имени П.П. Семенова-Тян-Шанского
РФ, г.Липецк
Скуднев Д.М., кандидат технических наук, доцент заведующий кафедрой информатики, информационных
технологий и защиты информации
доцент
ЛГПУ имени П.П. Семенова-Тян-Шанского
РФ, г.Липецк
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ЛОКАЛЬНОЙ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ
Аннотация: рассматривается практическое применение искусственной нейронной сети Хэмминга, описывается разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений, проводится оценка эффективности программы.
Ключевые слова: компьютерная сеть, сниффер, сигнатурный анализ, искусственная нейронная сеть, система поддержки принятия решений.
Voronin I. V. senior lecturer
LSPU named after P.P. Semenov-Tyan-Shanskogo
Russia, Lipetsk
Gazin A.I., candidate of technical sciences, docent
docent
LSPU named after P.P. Semenov-Tyan-Shanskogo
Russia, Lipetsk Zolotareva T.A. senior lecturer
LSPU named after P.P. Semenov-Tyan-Shanskogo
Russia, Lipetsk Selishchev O.V. teacher
LSPU named after P.P. Semenov-Tyan-Shanskogo
Russia, Lipetsk
Skudnev DM., candidate of technical sciences, docent head of the department of computer science, information technology and
information security docent
LSPU named after P.P. Semenov-Tyan-Shanskogo
Russia, Lipetsk
MATHEMATICAL AND SOFTWARE IMPLEMENTATION OF AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR IDENTIFYING THE STATE OF A LOCAL COMPUTER NETWORK
Abstract: the practical application of an artificial neural network of Hamming is considered, the development of an intelligent decision support system is described, the effectiveness of the program is evaluated.
Keywords: computer network, sniffer, signature analysis, artificial neural network, decision support system.
В настоящее время, развивающиеся корпоративные сети включают в себя большое количество мелких подсетей, которые в свою очередь объединяют огромное количество сетевых устройств. К таким устройствам можно отнести:
- автоматизированные рабочие места сотрудников организации;
- серверное оборудование;
- сетевое оборудование - коммутаторы, маршрутизаторы и др.;
- системы обеспечения безопасности организации - системы видеонаблюдения, системами контроля управления доступом (СКУД), охрано-пожарные комплексы;
- ЧПУ станки;
- Интернет вещей (IoT);
- другие сетевые устройства.
Каждое из этих устройств может привносить какие-либо сбои в
нормальный режим работы сети организации. В настоящее время, в подавляющем большинстве организаций, задача выявления сетевых проблем возложена на системного администратора. В настоящее время, программные и программно-аппаратные комплексы выявления инцидентов в локальной сети разработаны для выявления событий информационной безопасности. Для выявления же инцидентов, не относящихся к событиям информационной безопасности, системному администратору, приходилось использовать снифферы, например, Wireshark, CommView, Intercepter-NG и др. Часто, в локальной сети возникают «плавающие ошибки». «Плавающие ошибки» - это те ошибки, которые возникают периодически, в результате стечения каких-то обстоятельств, и очень тяжело диагностируются.
Для выявления такого рода ошибок, необходимо длительное время накапливать статистику снифферами, практически «вручную» анализировать ее, контролировать работу всего сетевого оборудования, входящего в состав локальной сети организации. Вся эта работа займет практически все рабочее время персонала, занятого обслуживание 1Т-инфраструктуры организации. В целях оптимизации времени работы системного администратора, а также для сокращения временных издержек, при выполнения однотипных, рутинных операций, необходимо использовать современные технологии на рабочих местах специалистов, занимающихся сетевым анализом. Эти технологии должны быть тесно интегрированы с современной системой поддержки принятия решений
ДОБ) [1].
При изучении сетевого трафика, было установлено, что наиболее оптимальным будет использование нейросетевого анализатора с применением методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях, которые позволяют решать задачи в области обработки и распознавания различные изображения более эффективно, чем классические подходы [2].
Например, для обнаружения и классификации проблем компьютерных сетей используется сигнатурный анализ. Его основа -обнаружение совпадений найденной последовательности с базовой выборкой, путем побитового сравнения. Таким образом, есть возможность обнаружить подпись, указывающая на наличие вредоносного кода в анализируемом трафике.
При этом для использования искусственной нейронной сети (ИНС) в задачах анализа трафика компьютерных сетей, требуется обучающая выборка, позволяющая корректно идентифицировать все сбойные пакеты данных, возникающие при классификации сетевого трафика [3].
Для решения поставленной задачи, будем использовать ИНС Хэмминга, проведя классификацию бинарных векторов. В основу этой работы ИНС входят процедуры, направленные на поиск эталонного пакета
данных среди всех представленных зашумленных входных векторов. ИНС Хэмминга используется, чтобы определить, принадлежит ли объект к определенному классу, который определяется вектором X. Этот вектор имеет биполярные особенности, которые могут принимать значения как 1 так и -1, и имеет N состояний. Предполагается, что существует M классов, каждый из которых характеризуется своим собственным состоянием
Данные основаны на изображениях опорных векторов и векторов признаков, выбранных экспертами и которые соответствуют выбранным изображениям. ИНС Хэмминга состоит из N входов, на которые передаются биполярные характеристики объекта. В дальнейшем, происходит обработка полученных характеристик, после чего срабатывает один из K выходов, с указанием определенного класса, к которому принадлежит представленный на входе объект. Количество нейронов в ИНС Хэмминга зависит от количества эталонных кадров, хранящихся в база данных, и запись нового кадра в базу данных с эталонами, сопровождается расчетом вектора признаков. Этот означает, что, помимо самих кадров, база содержит также вычисляемые вектора. Для анализа сетевого трафика и идентификации состояния сети, возможно методы машинного обучения, на пример на основе оптимизированной ИНС Хэмминга.
В рамках выполнения поставленной задачи, была разработана интеллектуальная система поддержки принятия решений (СППР) с использованием среды разработки Embarcadero Delphi. Разработанная система прошла регистрацию как программа для ЭВМ в Федеральном институте промышленной собственности (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Научная обработка отчетов анализаторов сетевых трафиков» № 2021610934 от 19.01.2021 г.).
Оценка эффективности программы осуществлялась по трем главным функциональным критериям:
1). Коэффициент ошибок (в зависимости от выбранного типа сниффера). Данный параметр зависимость показывает, как отношение числа ошибочно определенных пакетов к общему числу пакетов зависит от выбора типа сниффера (тип импортируемого файла-отчета).
2). Коэффициент производительности (в зависимости от объема информации). Данный параметр показывает, как величина, обратная времени работы анализирующего программного модуля (АПМ), зависит от объема информации (число записей в журналах и пр.).
3). Коэффициент ошибок (в зависимости от типа ЛВС). Данный коэффициент показывает, как отношение числа ошибочно определенных пакетов к общему числу пакетов зависит от выбора типа ЛВС (тип оборудования, топология и т.д.).
Оценка эффективности функционирования работы анализирующего программного модуля СППР для идентификации состояния ЛВС показывает свою значимость в работе фирмы средних размеров. Были предложены как программно-технические критерии, так и экономические критерии для наиболее развернутого исследования особенностей АПМ СППР. Также были выявлены приоритеты в практическом применении подобного программного комплекса.
Работа выполнена в рамках гранта РФФИ № 19-47-480002. Использованные источники:
1. I V Voronin, A I Gazin, V S Ziyautdinov, T A Zolotareva, D M Skudnev and O V Selishchev Identification of the local area network using machine learning // Journal of Physics: Conference Series (JPCS): Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering» (APITECH-2019) - Q3. -2019.
2. Рапопорт Г.Н. Биологический и искусственный разум. Сознание, мышление и эмоции / Г.Н. Рапопорт, А.Г. Герц, - Текст: непосредственный. - Москва: Editorial URSS, 2017. - 184 с
3. Зияутдинов, В.С. Аналитическое обеспечение интеллектуальной системы поддержки принятия решения для идентификации состояния локальной вычислительной сети / В.С. Зияутдинов, Т.А. Золотарева, И.В. Воронин, Д.М. Скуднев, - Текст: непосредственный // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 10-2. - С. 280-284;
4. Воронин, И.В. Оценка эффективности работы интеллектуальной системы поддержки принятия решений для идентификации состояния локальных вычислительных сетей / И.В.Воронин, А.И.Газин, Т.А.Золотарева, Д.М.Скуднев, О.В.Селищев, - Текст: непосредственный // Современная наука: Актуальные проблемы теории и практики. - 2021. -№7. - С. 55-60.
