АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ
Авторы:
1.
ООО «Региональные системы комплексной безопасности»
Россия
Россия
2.
ООО «Региональные системы комплексной безопасности»
Россия
Россия
3.
МИРЭА - Российский технологический университет
Россия
Россия
Тип:
Статья конференции
Опубликовано:
14.04.2025
Классификаторы:
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
нечеткая логик, временные ряды, обнаружение аномалий, информационная безопасность, прогнозирование угроз
Аннотация (русский):
В статье рассматриваются подходы к выявлению аномалий в системах информационной безопасности с использованием нечеткой логики для анализа временных рядов. Аномалии могут сигнализировать о сбоях или угрозах безопасности, и для их эффективного обнаружения необходимо гибкое описание нормального поведения системы, позволяющее учитывать допустимые отклонения. Нечеткая логика адаптирует модели к изменениям в поведении системы и помогает выявлять сложные аномалии, которые традиционные методы могут пропустить. Статья также обсуждает важность прогнозирования угроз на основе исторических данных, моделирования тенденций и динамической адаптации систем. Рассматриваются гибридные подходы, включая нейро-нечеткие системы и комбинации с машинным обучением. Особое внимание уделяется вызовам, связанным с настройкой моделей, обработкой больших данных и объяснением решений.
В статье рассматриваются подходы к выявлению аномалий в системах информационной безопасности с использованием нечеткой логики для анализа временных рядов. Аномалии могут сигнализировать о сбоях или угрозах безопасности, и для их эффективного обнаружения необходимо гибкое описание нормального поведения системы, позволяющее учитывать допустимые отклонения. Нечеткая логика адаптирует модели к изменениям в поведении системы и помогает выявлять сложные аномалии, которые традиционные методы могут пропустить. Статья также обсуждает важность прогнозирования угроз на основе исторических данных, моделирования тенденций и динамической адаптации систем. Рассматриваются гибридные подходы, включая нейро-нечеткие системы и комбинации с машинным обучением. Особое внимание уделяется вызовам, связанным с настройкой моделей, обработкой больших данных и объяснением решений.
Ключевые слова:
нечеткая логик, временные ряды, обнаружение аномалий, информационная безопасность, прогнозирование угроз
нечеткая логик, временные ряды, обнаружение аномалий, информационная безопасность, прогнозирование угроз
1. Бабушкина И. А., Котельников,А. А. Нечеткая логика и ее применение в системах обработки данных // Научные труды. Серия "Информатика". – 2021. – Т. 12. – С. 34-45.
2. Дьяков, А. В., Семенов, П. И. Методы анализа временных рядов для мониторинга информационной безопасности // Вестник информационной безопасности. – 2022. – № 4. – С. 56-62.
3. Кузнецов, С. Н. Прогнозирование угроз на основе анализа временных рядов и нечеткой логики // Технологии безопасности информации. – 2023. – Т. 8. – С. 78-90.
4. Петрова, Е. А., Васильев, Р. М. Гибридные методы анализа больших данных для обеспечения безопасности // Журнал компьютерных наук и информационных технологий. – 2020. – № 6. – С. 12-22.
