Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 26(238)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3

Библиографическое описание:
Алейник А.О. АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ КИБЕРАТАК В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2023. № 26(238). URL: https://sibac.info/journal/student/238/298570 (дата обращения: 01.03.2024).

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ КИБЕРАТАК В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

Алейник Александр Олегович

студент, кафедра информационных систем, Московский государственный технологический университет «Станкин»,

РФ, г. Москва

Симонов Михаил Федорович

научный руководитель,

ст. преподаватель, Московский государственный технологический университет «Станкин»,

РФ, г. Москва

АННОТАЦИЯ

Современные информационные технологии играют все более важную роль в нашей жизни, однако с ростом использования цифровых платформ и сетевых приложений возникают новые угрозы в виде кибератак. Кибератаки представляют серьезную угрозу для конфиденциальности, целостности и доступности информации, а также могут привести к значительным материальным и репутационным потерям для организаций и частных лиц. Для борьбы с этими угрозами необходимо разработать эффективные методы автоматического обнаружения и предотвращения кибератак. В данной статье будут рассмотрены существующие методы и подходы к автоматическому обнаружению и предотвращению кибератак в информационных технологиях, а также их преимущества и ограничения.

 

Ключевые слова: информационные технологии, обнаружение и предотвращение кибератак.

 

Введение информационных технологий привело к существенному улучшению эффективности и удобства работы с данными, но также создало новые уязвимости и риски в области кибербезопасности. Кибератаки могут быть разнообразными - от вредоносных программ и фишинга до сложных целенаправленных атак на корпоративные сети. Для обеспечения безопасности информационных технологий необходимы методы и инструменты, способные автоматически обнаруживать и предотвращать кибератаки.

Автоматическое обнаружение кибератак основано на анализе сетевого трафика, системных журналов и других данных для выявления аномального поведения и признаков кибератаки. Существуют различные методы и техники, такие как машинное обучение, статистический анализ, искусственные нейронные сети и т. д., которые могут быть применены для автоматического обнаружения кибератак. Например, анализ аномалий, который основан на обнаружении отклонений от нормального поведения системы или пользователей. Системы анализа аномалий используют статистические методы и машинное обучение для выявления необычных и подозрительных активностей, которые могут указывать на наличие кибератаки. Еще одним примером является обнаружение сигнатур, которое основано на предварительно известных паттернах или характеристиках кибератак, известных как сигнатуры. Системы обнаружения сигнатур сравнивают входящий трафик с базой известных сигнатур и выявляют соответствия. Если обнаружена сигнатура кибератаки, система предпринимает соответствующие меры для предотвращения атаки.

Помимо обнаружения кибератак, важно также предотвращать их негативные последствия. Далее будут описаны методы, позволяющие это сделать. Применение брандмауэров, которые могут фильтровать входящий и исходящий сетевой трафик на основе определенных правил и политик безопасности, обнаруживать аномальное поведение, контролировать доступ к ресурсам и сервисам в сети, определять, какие пользователи или системы имеют право на доступ, и блокировать несанкционированные попытки подключения. Применение систем обнаружения вторжений, которые представляют собой специализированные программные или аппаратные решения, которые мониторят сетевую активность и системные журналы с целью выявления подозрительных и вредоносных действий. А также систем аутентификации и авторизации, шифрование данных.

Автоматическое обнаружение и предотвращение кибератак в информационных технологиях имеет свои преимущества и ограничения. Преимуществами являются скорость обнаружения и непрерывный мониторинг, что позволяет обнаруживать аномальную активность и потенциальные угрозы практически мгновенно. Однако, киберпреступники постоянно разрабатывают новые методы атак, которые могут обойти существующие системы защиты, поэтому автоматические системы должны непрерывно обновляться и адаптироваться к новым угрозам. Еще одним важным ограничением являются ложные срабатывания. Системы обнаружения и предотвращения кибератак могут иногда давать ложные срабатывания, то есть считать нормальную активность за подозрительную или вредоносную. Это может привести к ошибкам и повышенным нагрузкам на систему, а также вызвать неудобства для пользователей.

Автоматическое обнаружение и предотвращение кибератак в информационных технологиях является критически важной задачей для обеспечения безопасности данных и систем. Понимание существующих методов и подходов в этой области поможет эффективно бороться с угрозами кибербезопасности и сделает информационные технологии более защищенными и надежными.

 

Список литературы:

  1. Сайт «safe-surf.ru» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://safe-surf.ru/specialists/article/5274/656701/, свободный. Дата обращения: 15.07.2023 г.
  2. Сайт «habr.com» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/687232, свободный.   Дата обращения: 15.07.2023 г.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.