Материалы портала «Научная Россия»

0 комментариев 922

Мaтематики вычислят кибератаки по "шуму"

Мaтематики вычислят кибератаки по "шуму"
Группа ученых разрабатывает математический аппарат, способный привести к прорыву в области сетевой безопасности

Группа ученых из Московского физико-технического института и Казанского национального исследовательского технологического университета им. А.Н. Туполева разрабатывает математический аппарат, способный привести к прорыву в области сетевой безопасности. Результаты работы опубликованы в журнале «Mathematics».

Сложные системы, такие как сетевой трафик или живые организмы, не обладают детерминированными физическими законами для их точного описания и предсказания дальнейшего поведения. В этом случае важную роль играет корреляционный анализ, который описывает поведение системы в терминах наборов статистических параметров.

Описывают такие сложные системы бестрендовые последовательности, часто определяемые как долгосрочные временные ряды, или «шум». Они представляют собой колебания, создаваемые совокупностью различных источников, и являются одними из наиболее сложных данных для анализа и извлечения надежной, стабильной информации.

Одной из метрик, используемых в экономике и естественных науках при анализе временных рядов, является показатель Хёрста. Он позволяет предположить, сохранится ли тренд, присутствующий в данных. Например, продолжат ли значения возрастать или рост сменится убыванием. Это предположение выполняется для многих природных процессов и объясняется инертностью природных систем. Скажем, изменение уровня воды в озере, которое согласуется с прогнозами, выведенными из анализа значения показателя Хёрста, определяется не только текущим количеством воды, но и интенсивностью испарения, выпадением осадков, таянием снега и т.д. Все перечисленное — растянутый во времени процесс. 

Уловить кибератаку

Объем трафика, проходящего через сетевые устройства, чудовищен. Это касается и конечных аппаратов — домашних персональных компьютеров, но особенно — промежуточных, таких как маршрутизаторы, а также высоконагруженных серверов. Часть этого трафика, например, видео-конференц-связь, необходимо отправить с максимальным приоритетом, тогда как отправка файлов может и подождать. А может быть, это торрент-трафик, который забивает узкий канал. Или вовсе идет сетевая атака, и ее нужно блокировать.

Анализ трафика требует вычислительных ресурсов, места для хранения (буфера) и времени — задержки в передаче. Все это в дефиците, особенно если дело касается маломощных промежуточных устройств. В настоящее время используются либо относительно простые методы машинного обучения, которые страдают от недостатка точности, либо методы глубоких нейронных сетей, которые требуют достаточно мощных вычислительных станций с большим объемом памяти просто для разворачивания инфраструктуры для запуска, не говоря уже о самом анализе.

Идея, лежащая в основе работы группы ученых под  руководством Равиля Нигматуллина, достаточно проста: обобщить показатель Хёрста, добавив в него большее количество коэффициентов, чтобы получить более полное описание изменяющихся данных. Это позволяет находить закономерности в данных, которые принято считать шумами и которые ранее было невозможно анализировать. Таким образом удается производить на лету выделение значимых признаков и применять элементарные методы машинного обучения для поиска сетевых атак. В совокупности получается точнее тяжелых нейронных сетей, и такой подход можно разворачивать на маломощных промежуточных устройствах.

«Шум» — это то, что принято отбрасывать, но выделение закономерностей в «шумах» может быть очень полезным. Так, учеными был проведен анализ тепловых «шумов» передатчика в системе связи.  Данный математический аппарат позволил выделить из данных набор параметров, характеризующих конкретный передатчик. Это может стать решением одной из задач криптографии: Алиса посылает сообщения Бобу, Чак — злоумышленник, который пытается выдать себя за Алису и отправить Бобу сообщение. Бобу нужно отличить сообщение Алисы от сообщения Чака.

Работа с данными глубоко проникает во все сферы человеческой жизни, алгоритмы распознавания изображений и речи давно перешли из разряда научной фантастики во что-то, с чем мы сталкиваемся ежедневно. Данный метод описания позволяет получать признаки сигнала, которые могут использоваться в машинном обучении, существенно упрощая и ускоряя системы распознавания и улучшая точность решений.

Александр Ивченко, сотрудник лаборатории мультимедийных систем и технологий МФТИ, один из авторов разработки, говорит: «Развитие данного математического аппарата может решить вопрос параметризации и анализа процессов, для которых нет точного математического описания. Это открывает огромные перспективы в описании, анализе и прогнозировании сложных систем».

Оригинальная статья: Generalized Hurst Hypothesis: Description of Time-Series in Communication Systems; Raoul Nigmatullin , Semyon Dorokhin, Alexander Ivchenko; Mathematics 2021, 9(4), 381; https://doi.org/10.3390/math9040381

 

Информация и фото предоставлены пресс-службой МФТИ

МФТИ кибератаки показатель Хёрста сетевая безопасность

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий

Информация предоставлена Информационным агентством "Научная Россия". Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.