Журнал «Современная Наука»

Метод обнаружения сетевой стеганографии на основе машинного обучения

Красов Андрей Владимирович (К.т.н., доцент, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича)

Классификация стеганографических методов преобразования информации описано в базовой модели угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных, утверждённой ФСТЭК РФ в 2008 году. В связи с ростом потребности в конфиденциальности при передаче данных по современным каналам связи возросла популярность различных методов стеганографии. Однако развитие методов скрытой передачи информации привело к необходимости выявления участников нелегального распространения информации. В данной статье рассматривается возможность анализа сетевого трафика с применением технологий машинного обучения. В статье приводятся результаты работы по проекту Грант-ИБ 5/2020, предложения по совершенствованию базовой модели.

Ключевые слова:машинное обучение, стеганография, TCP, ICMP, байесовские сети.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Красов А. В. Метод обнаружения сетевой стеганографии на основе машинного обучения // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2022. -№03. -С. 100-108 DOI 10.37882/2223-2966.2022.03.17

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"