Метод обнаружения DoS атак на прикладном уровне в сетях «издатель-подписчик»
Ключевые слова:
DoS атаки, издатель-подписчик, машинное обучение, метод опорных векторов, случайный лес, искусственная нейронная сетьАннотация
Введение: для развития киберфизических систем разрабатываются новые технологии и протоколы передачи данных, которые призваны сократить энергетические затраты устройств на коммуникацию. Одним из современных подходов передачи данных для киберфизических систем является модель «издатель-подписчик», которая подвержена угрозе реализации атаки типа «отказ в обслуживании». Цель: разработка модели детектирования атаки типа «отказ в обслуживании», реализуемой на прикладном уровне сетей вида «издатель-подписчик», на основе анализа трафика методами машинного обучения. Результаты: разработана модель средства обнаружения атаки типа «отказ в обслуживании», учитывающая три вида сообщений: подключение, подписку, публикацию. Такой подход позволяет точнее идентифицировать источник атаки, которым может выступать узел сети, конкретное устройство или учетная запись пользователя. В качестве классификаторов были рассмотрены многослойный перцептрон, алгоритм «случайный лес» и метод опорных векторов различных конфигураций. Сгенерированы обучающие и тестовые наборы данных по предложенному вектору признаков. Оценка качества классификации производилась путем расчета F1-меры, коэффициента корреляции Метьюса и точности. Лучшие показатели по всем метрикам принадлежат модели многослойного перцептрона и методу опорных векторов с полиномиальным ядром и методом оптимизации SMO. Однако для последнего метода характерно незначительное снижение качества классификации при ширине окна анализа трафика, близкой к максимальному периоду отправки легальных сообщений обучающего набора данных. Практическая значимость: результаты исследования могут быть использованы для проектирования средств обнаружения вторжений киберфизических систем, использующих модель «издатель-подписчик», а также иных систем, построенных на этом подходе.
