Цель проекта: создание инструмента для выявления аномального трафика и определения типа сетевой атаки в режиме реального времени без привязки к базам данных угроз и сигнатур на основе статистического анализа корпоративной сети.

Задачи:

1. Оценить действенность альтернативного метода выявления угроз, основанного на поиске универсальной длины для пакетной выборки, используемой в качестве расчётного интервала для статистических характеристик сети.

2. Реализовать виртуальный киберполигон, представляющий собой локальную сеть, на узлы которой установлены наиболее часто встречающиеся в повседневной деятельности предприятия сервисы и службы, с целью тестирования программного модуля, а также для сравнения результатов его работы с результатами работы решений конкурентов.

3. Определить в ходе тестирования наиболее оптимальную для решения задачи многозначной классификации киберугроз архитектуру нейронной сети.

4. Оптимизировать программное обеспечение.

Ожидаемый результат: программный модуль с управлением, реализованным в виде утилиты командной строки, позволяющий обучать и переобучать нейронную сеть, а также выявлять аномальный трафик в сети и определять тип сетевой атаки в автономном режиме, в реальном и близком к реальному масштабу времени.

Область применения: управление информационных технологий и службы информационной безопасности на предприятиях.

Потенциальные потребительские сегменты: предприятия и организации, которые хранят персональные данные и иную информацию ограниченного доступа (все образовательные и медицинские учреждения, банковский сектор, все сервисы по логистике и доставке - все обязаны соблюдать 152 ФЗ), все субъекты критической информационной инфраструктуры, а также обычные пользователи компьютеров.