A comparative analysis of software identifying approaches
Kseniya Salakhutdinova, Vladislav V. Malkov, Irina Krivtsova · Bezopasnost informacionnyh tehnology · 2019
Целью исследования ставится тестирование различных известных библиотек градиентного бустинга деревьев решений применительно к задаче идентификации программного обеспечения в условиях ограниченного набора исполняемых файлов различных версий одной программы в обучаемой выборке. Обосновывается важность аудита программного обеспечения для бизнес-процессов. В работе рассмотрены средства контроля установленного программного обеспечения на персональные компьютеры пользователей автоматизированных систем. Обоснованы недостатки таких программных решений с примерами обхода их алгоритмов идентификации программ и представлен разработанный подход по идентификации исполняемых файлов при помощи алгоритма машинного обучения – градиентный бустинг деревьев решений на основе библиотек XGBoost, LightGBM, CatBoost. Проведен эксперимент по идентификации исполняемых файлов с помощью XGBoost, LightGBM. На основе бикубической меры качества кластеризации был выполнен сравнительный анализ полученных результатов с предложенным авторами ранее подходом к идентификации программ на основе библиотеки CatBoost, а также с результатами, представленными в других исследованиях. Полученные результаты свидетельствуют, что разработанный подход позволяет выявить нарушения установленной политики безопасности при обработке информации в автоматизированных системах.