У атестаційної роботі були досліджені архітектури систем виявлення атак і відзначені недоліки традиційних CВA. Крім того, була формалізована задача виявлення атак.
Розроблено метод виявлення аномалій за допомогою нейронної мережі, в якому використовується ШНМ типу багатошаровий персептрон. Метод заснований на контролі значень полів заголовків пакетів мережевого і транспортного рівня. Метод дозволяє виявляти не тільки відомі атаки, але виявляти нові.
Розроблена програмна реалізація моделі CВA, експериментальні дослідження якої вказують на можливість використання методу в реальних системах виявлення атак на WWW-сервер Інтернет - магазину.

СИСТЕМА ВИЯВЛЕННЯ АТАК, НЕЙРОМЕРЕЖА, АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ, СЕРВЕР, АДАПТИВНИЙ МОДУЛЬ, ІНТЕРНЕТ-МАГАЗИН


In the work have been studied architecture intrusion detection systems and noted the shortcomings of traditional IDS. In addition, a formalized problem of detecting attacks.A method for anomaly detection using a neural network, which uses a multilayer perceptron ANN type.
The method is based on the control values of the header fields of packets and network transport layer. The method allows to detect not only known attacks, but to identify new.
A software implementation of the model IDS, a pilot study which suggest the possibility of using the method in real systems detect attacks on the WWW-server of Internet - shop.

INSTRUSION DETECTION SYSTEM, NEURAL NETWORK, LEARNING ALGORITHM, SERVER, ADAPTIVE MODULE, INTERNET-SHOP