10.14489/vkit.2024.07.pp.054-058 |
DOI: 10.14489/vkit.2024.07.pp.054-058 Федин Ф. О., Мухин А. Д. Аннотация. Предложен подход, позволяющий выявлять ассоциативные правила в использовании нарушителями информационной безопасности автоматизированных систем различных методов сканирования портов и определения характеристик операционных систем. Подход основан на применении масштабируемого алгоритма поиска ассоциативных правил, носящего название Apriori. Рассмотрен практический пример применения данного алгоритма с получением и реализацией расчетных величин поддержки, достоверности и лифта. Полученные ассоциативные правила будут способствовать принятию обоснованных решений по своевременному реагированию на возникающие инциденты информационной безопасности. Ключевые слова: ассоциативные правила; автоматизированная система; нарушитель информационной безопасности; метод сканирования портов и определения характеристик операционных систем.
Fedin F. O., Mukhin A. D. Abstract. An approach based on the use of one of the varieties of affinity analysis – associative rule search, which allows to identify associative rules in the use of various methods of port scanning and operating system characterization by intruders of information security of automated systems is proposed. The mechanism of associative rule search using the scalable apriori algorithm is described. The basic concepts and an example of application of this mechanism with calculation of necessary characteristics such as support, confidence and lift were considered. The obtained associative rules will enable information protection specialists to be better oriented in the nature of actions of information security violators of automated systems and will become the basis for making informed managerial decisions on improving the existing or building a new information protection system, more effective response to information security incidents. Keywords: Associative rules; Automated system; Information security intruder; Port scanning and operating system characterization method.
РусФ. О. Федин, А. Д. Мухин (МИРЭА – Российский технологический университет, Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript EngF. O. Fedin, A. D. Mukhin (MIREA – Russian Technological University, Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
Рус1. Барсегян А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. Eng1. Barsegyan A. A. (2004). Methods and models of data analysis: OLAP and Data Mining. Saint Petersburg: BHV-Peterburg. [in Russian language]
РусСтатью можно приобрести в электронном виде (PDF формат). Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке. После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи. Для заказа скопируйте doi статьи: 10.14489/vkit.2024.07.pp.054-058 Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных. .
EngThis article is available in electronic format (PDF). The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank. After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail. To order articles please copy the article doi: 10.14489/vkit.2024.07.pp.054-058 and fill out the
.
|