Investigation and identification of signs of hidden attacks in the enterprise for machine learning algorithms
Authors: Золотухина М.А. , Зыков С.В. 
Published: June 2023

Зачастую именно человеческий фактор ведет к распространению угроз на предприятиях. Если техническое устройство представляет собой четко работающий и слаженный механизм с возможностью при помощи диагностического оборудования проводить замеры параметров неисправностей и устранять их, то для исследования скрытых атак необходим новый компонент системы. Предприятия и промышленность в целом нуждаются в интеллектуальной системе защиты и обнаружения скрытых угроз на основе алгоритмов машинного обучения. Для обнаружения скрытых угроз требуется комплекс мер по установлению признаков, анализу всех составляющих компонентов, возможности осуществления процесса прогнозирования с высокой точностью и вынесения рекомендаций. Рассматриваются проблемы создания базы знаний исторических данных уязвимостей на предприятиях. Проведено исследование перенасыщения признаками диагностической информации и приведены предостережения при переобучении нейросети. Показаны методы обработки данных и применение их на практике. Исследование статистики обнаружения атак и уязвимостей на предприятиях и анализ человеческого фактора с исторической точки зрения входит в структуры проявления скрытых угроз. Это является одним из главных критериев идентификации уязвимостей. Все рассмотренные методы, результаты, представленные в статье, являются подходящим слоем для реорганизации данных в знания и применимы для следующих исследований. Если учитывать историю компании по определенным критериям и на этом этапе осуществлять интеллектуальный анализ диагностических данных, то нужно обратить внимание на составляющие значений. Именно наличие признаков идентификации, указанных в статье, позволяет с высокой точностью выявлять неблагоприятные события в информационных системах предприятия. Возникают задачи прикладного характера, связанные с необходимостью усовершенствования анализа внутренних и внешних параметров объекта исследования с целью обнаружения скрытых угроз.
Common attack styles imply human exploitation, namely cyber attacks, unskilled workers, staff negligence, unhealthy workplace environment. The spread of threats in enterprises often creates a human factor. If the technical device is a well-functioning and well-coordinated mechanism, which enables to measure the parameters of malfunctions and eliminate them using the diagnostic equipment, then a new system component is needed to investigate hidden attacks. Enterprises and industry as a whole need an intelligent system of protection and detection of hidden threats based on machine learning algorithms. To detect hidden threats, a set of measures is required to identify signs, analyze all components, predict and make recommendations, which is shown in the sections. The article discusses the problems of creating a knowledge base of historical vulnerability data at enterprises. A study of the oversaturation of diagnostic information with signs and retraining of the neural network was also conducted. Studies of data processing methods and their application in practice are shown. The study of the statistics of the detection of attacks and vulnerabilities at enterprises and the analysis of the human factor from a historical point of view is included in the structures of the manifestation of hidden threats. This is one of the main criteria for identifying vulnerabilities. All the methods considered, the results of which can be seen in the article, are a suitable layer for reorganizing data into knowledge and are applicable in the following studies. There are applied problems associated with the need to improve the analysis of internal and external parameters of the object of study in order to detect hidden threats.