A METHOD FOR ANOMALY DETECTION IN NETWORK TRAFFIC BASED ON THE KOLMOGOROV-WIENER FILTER
Aleksei I. Plavan · Journal of the Ural Federal district Information security · 2024
МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ 53 УДК 004.056.2Вестник УрФО № 1(51) / 2024, с. 53-59 Плаван А.И.МЕТОД ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ В СЕТЕВОМ ТРАФИКЕ НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРА КОЛМОГОРОВА-ВИНЕРА В данной работе исследуется возможность применения оптимального линейного фильтра Колмогорова-Винера для задачи обнаружения аномалий в трафике.Метод основывается на возможности вычисления минимальной среднеквадратической ошибки фильтрации случайных процессов с известными автокорреляционными функциями.Рассматриваются существующие статистические методы обнаружения аномалий, включая кибератаки, в сетевом трафике и предлагается новый метод обнаружения аномалий на основе среднеквадратической ошибки фильтрации.Для оценки метода обнаружения аномалий используются записи трафика MAWI WIDE, строятся графики ROC-кривой и кривой Precision-Recall (точности-полноты) при различных пороговых значениях.Продемонстрировано, что среднее значение метрики площади под кривой (AUC), равное 0,6 слишком мало для эффективного обнаружения аномалий в сетевом трафике и не позволяет использовать предложенный метод самостоятельно.Предложено использовать числовые значения среднеквадратической ошибки фильтрации, получаемые в результате работы метода, в качестве дополнительного признака для повышения эффективности других методов на основе машинного обучения.