Исследование алгоритмов адаптивных нейро-нечетких сетей ANFIS для решения задачи идентификации сетевых атак
Authors: Парфёнов Д.И. , Болодурина И.П. , Забродина Л.С. , Жигалов А.Ю. 
Published: December 2024

В настоящий момент темпы изменения характера инцидентов кибербезопасности обуславливают необходимость модификации существующих алгоритмов идентификации атак систем обнаружения вторжений таким образом, чтобы осуществлялось быстрое реагирование на новые типы атак. Современные алгоритмы интеллектуального анализа данных позволяют строить решения подобных задач, однако результат, как правило, зависит как от используемых инструментов и алгоритмов обучения, так и от качества данных, на которых строится модель. Для повышения качества данных из-за объективной неопределенности существует комплекс методов и алгоритмов обработки и фильтрации, при этом влияние субъективности экспертов является сложнейшей задачей, эффективность в решении которой показали системы нейро-нечеткого вывода. В связи с этим, данная работа направлена на исследование алгоритмов адаптивных нейро-нечетких сетей ANFIS на базе различных представлений нечетких правил, позволяющих выполнять классификацию входящего трафика сети для идентификации различных инцидентов кибербезопасности. Полученные результаты общей оценки эффективности идентификации сетевых атак с помощью различных мер точности показали, что наиболее оптимальным нейро-нечетким классификатором является сеть ANFIS с использованием нечеткого вывода Такаги-Сугено-Канга. При этом наименее эффективные результаты идентификации различных типов сетевых атак показало применение нечеткого вывода Ванга-Менделя. Разработанные модули могут использоваться для обработки данных, полученных с датчиков системы управления информацией и событиями безопасности.
At the moment, the pace of change in the nature of cybersecurity incidents necessitates the modification of existing algorithms for identifying attacks in intrusion detection systems in such a way that a quick response to new types of attacks is carried out. Modern algorithms for data mining allow building solutions to such problems, however, the result, as a rule, depends both on the tools and learning algorithms used, and on the quality of the data on which the model is built. To improve the quality of data due to objective uncertainty, there is a complex of methods and algorithms for processing and filtering, while the influence of the subjectivity of experts is the most difficult task, the effectiveness of which was shown by the systems of neuro-fuzzy inference. In this regard, this work is aimed at studying the algorithms of adaptive neuro-fuzzy networks ANFIS based on various representations of fuzzy rules that allow the classification of incoming network traffic to identify various cybersecurity incidents. The obtained results of a general assessment of the effectiveness of identifying network attacks using various measures of accuracy showed that the most optimal neuro-fuzzy classifier is the ANFIS network using fuzzy Takagi-Sugeno-Kanga inference. At the same time, the least effective results of identifying various types of network attacks were shown by the use of Wang-Mendel's fuzzy inference. The developed modules can be used to process data received from sensors of the security information and event management system.