КЛАССИФИКАЦИИ МУЛЬТИМЕДИЙНОГО ТРАФИКА В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ.
Keywords:
сети, атаки, сетевые технологии, вторжение, протоколы.Abstract
В данной работе рассмотрена возможность применения аппарата нейронных сетей для задач классификации мультимедийного трафика в инфокоммуникационных сетях . Для реализации одноклассового классификатора был выбран многослойный перцептрон. При исследовании современных атак на транспортном и/или межсетевом уровне сети, были выбраны следующие признаки: тип протокола, характеристики фрагментации, TTL, ToS, количество отправленных/полученных байт, IP- опции, корректность CRC, код и тип ICMP-сообщения, TCP-сессий продолжительность, количество флагов в сессии, менялся ли размер окна и другие .
References
Шыхалиев Р.Г. Институт Информационных Технологий НАНА, Баку, Азербайджан
И. В. Заенцев. Нейронные сети: основные модели Описание возможностей DPI систем. http://nag.ru/articles/article/ 22432/dpi.html
Didelet E., Dubuisson B., Stern D. "A Neural Technique Approach to Network Traffic Management", ITC 14, pp.1321-1330.
Юсупбеков, Н. Р., Гулямов, Ш. М., Касымов, С. С., Усманова, Н. Б., & Мирзаев, Д. А. (2018). Проблематика разработки многоагентных систем в задачах управления технологическими процессами и производствами. Промышленные АСУ и контроллеры, (3), 3-8.
