Виявлення APT-атак на рівні операційних систем за допомогою методів машинного навчання

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2019-12

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Робота обсягом 99 сторінки містить більше ніж 23 ілюстрацій, 16 таблиці, та 22 літературних посилань. Метою даної кваліфікаційної роботи є визначення найбільш ефективних методів з використанням машинного навчання для виявлення APT-атак та застосування цих методів для покращення IDS. Об’єктом дослідження є поведінка користувачів, процеси в операційних системах, файли, віртуальні пристрої, інтернет з’єднання та зв’язки між ними. Предметом дослідження є методи детектування APT-атак на рівні операційних систем. Методами дослідження було обрано: опрацювання літератури за даною темою, ви користування машинного навчання, а саме алгоритми кластеризації графів, експериментальне дослідження з побудовою тестового середовища та програмних засобів. Результати роботи можуть застосовуватись при процесі виявлення APT-атак на рівні операційних систем, та зборі детальної інформації що до системної діяльності, тобто імплементуватись у IDS, також при розслідуванні інцидентів кібербезпеки.

Опис

Ключові слова

кібер загрози, машине навчання, операційні системи, процеси, APT, алгоритми кластеризації, Linux, cyber threats, machine learning, operating systems, processes, clustering algorithms

Бібліографічний опис

Гребенюк, М. С. Виявлення APT-атак на рівні операційних систем за допомогою методів машинного навчання : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Гребенюк Михайло Сергійович. – Київ, 2019. – 99 с.

ORCID

DOI