Выявление искажающих данных в системах обнаружения вторжений, использующих вычислительные модели машинного обучения

2025/03/17 by Кириллов, Р. Б., Калинин, М. О.
#Computer and information sciences #FOS: Computer and information sciences

paper · doi:10.48612/jisp/2741-bb1k-hf3x

Abstract

Рассмотрена проблема защиты моделей машинного обучения, используемых в системах обнаружения вторжений, от атак искажения. Проанализированы возможные методы защиты от атак искажения, построенные на базе детекторов аномалий в данных и на базе автоэнкодера. Представлены результаты экспериментального исследования защитных механизмов, которые продемонстрировали высокую эффективность выявления искажающих данных с помощью модели случайного леса

Related

• ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ВТОРЖЕНИЙ В ДИНАМИЧЕСКИХ СЕТЯХ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ НА БАЗЕ МНОГОАГЕНТНОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ И МЕЖАГЕНТНЫМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ
• ЗАЩИТА МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ОТ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО НАБОРА ДАННЫХ
• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ НАРУШЕНИЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ ДАННЫХ ВНУТРЕННИМ НАРУШИТЕЛЕМ В СУБД
• ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ ДОВЕРИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
• РАННЕЕ ОБНАРУЖЕНИЕ СЕТЕВЫХ АТАК НА ОСНОВЕ НЕЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ К ВЕСАМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ