Личный кабинетuser
orange img orange img orange img orange img orange img
Дипломная работаИнформатика
Готовая работа №97631 от пользователя Куклачев Дмитрий
book

Анализ средств обнаружения атак на компьютерную сеть

950 ₽
Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки
like
Гарантия безопасной покупки
help

Сразу после покупки работы вы получите ссылку на скачивание файла.

Срок скачивания не ограничен по времени. Если работа не соответствует описанию у вас будет возможность отправить жалобу.

Гарантийный период 7 дней.

like
Уникальность текста выше 50%
help

Все загруженные работы имеют уникальность не менее 50% в общедоступной системе Антиплагиат.ру

file
Возможность снять с продажи
help

У покупателя есть возможность доплатить за снятие работы с продажи после покупки.

Например, если необходимо скрыть страницу с работой на сайте от третьих лиц на определенный срок.

Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Не подходит эта работа?
Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

содержание

Введение 3
Глава 1. Классификация средств обнаружения атак 5
1.1 Классификация по типу анализируемых данных 5
1.2 Классификация по методу обнаружения атак 9
1.3 Классификация по типу развертывания 17
Глава 2. Принцип работы систем обнаружения вторжений 25
2.1 Архитектура систем обнаружения вторжений 25
2.2 Методы сбора и анализа данных 28
2.3 Реакция на обнаруженные угрозы 29
Глава 3. Анализ современных решений на рынке 35
3.1 Обзор ведущих производителей и продуктов 35
3.2 Сравнительный анализ 36
3.3 Тенденции развития индустрии 38
3.4 Примеры успешного использования средств обнаружения атак 39
3.5 Рекомендации по выбору оптимальных средств обнаружения атак 39
Заключение 41
Список литературы 43

Весь текст будет доступен после покупки

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире информационная безопасность компьютерных сетей является одной из важнейших задач. С ростом числа компьютерных систем и объемов хранимой информации возрастает и количество угроз, таких как хакерские атаки, вирусы, трояны и другие вредоносные программы. В эпоху, когда цифровая трансформация имеет решающее значение, распространение компьютерных сетей и систем привело к беспрецедентному росту производства и обмена данными. Однако этот экспоненциальный рост также повысил уязвимость этих систем к различным формам кибератак. Для защиты компьютерных сетей от этих угроз используются различные средства обнаружения атак. Обеспечение безопасности компьютерных систем — это не просто техническая необходимость, но и фундаментальное требование для защиты конфиденциальной информации, поддержания доверия пользователей и поддержки целостности глобальной цифровой инфраструктуры.
Объектом данного исследования являются различные технологические инфраструктуры и компьютерные системы, являющиеся потенциальными объектами кибератак. Сюда входят персональные компьютеры, корпоративные сети, облачные сервисы и системы критической инфраструктуры.
Предметом исследования являются методы и технологии, используемые для обнаружения кибератак на эти компьютерные системы. Сюда входит широкий спектр методов: от традиционных методов обнаружения на основе сигнатур до более продвинутых подходов, таких как обнаружение аномалий и системы на основе машинного обучения.

Весь текст будет доступен после покупки

отрывок из работы

Глава 1. Классификация средств обнаружения атак
1.1 Классификация по типу анализируемых данных
Сетевые системы обнаружения атак (Network-based Intrusion Detection Systems)
Принцип работы сетевых систем обнаружения атак
Сетевые системы обнаружения атак работают на основе постоянного мониторинга сетевого трафика на наличие признаков вредоносной деятельности. В таких системах обычно используются следующие принципы:
Проверка пакетов. Сетевой трафик анализируется на уровне пакетов для выявления подозрительных шаблонов, аномалий или известных сигнатур, связанных со злонамеренным поведением.
Обнаружение на основе сигнатур. Методы обнаружения на основе сигнатур сравнивают сетевой трафик с базой данных известных сигнатур атак. При обнаружении совпадения генерируется предупреждение, указывающее на потенциальную угрозу безопасности.
Обнаружение аномалий. Методы обнаружения аномалий направлены на выявление отклонений от нормального поведения сети. Эти методы устанавливают базовый уровень типичной сетевой активности и генерируют оповещения при возникновении аномалий.
Поведенческий анализ. Отслеживает поведение сети с течением времени, чтобы обнаружить закономерности, указывающие на вредоносные действия. Этот подход предполагает отслеживание поведения пользователей, использования протокола и моделей общения для выявления аномалий.

Весь текст будет доступен после покупки

Список литературы

1. Фортес Э., Мак-Алистер Д., Рамос А. «Обнаружение вторжений: Теория, методы и практика (2-е изд.)», изд-во М.: Бином, 2014.
2. Ландау С. Системы обнаружения вторжений: «Основы построения и эксплуатации», изд-во М.: Эксмо, 2018.
3. Чепурин Б. А., Симонов А. Ю. «Компьютерная безопасность: Системы обнаружения и предотвращения вторжений», изд-во М.: Юрайт, 2020.
4. Петров А. В., Сидорова Е. Н. «Сравнительный анализ методов обнаружения вторжений в компьютерных сетях. Информационные технологии и вычислительные системы», 2021, стр. 34-42.
5. Иванов И. И., Кузнецов С. А. «Разработка системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения. Вестник Московского университета», 2022, стр. 45-52.
6. Попова О. В., Михайлов А. А. «Современные методы и технологии обнаружения вторжений в компьютерных сетях. Информационные системы», 2023, стр. 56-63.

Весь текст будет доступен после покупки

Почему студенты выбирают наш сервис?

Купить готовую работу сейчас
service icon
Работаем круглосуточно
24 часа в сутки
7 дней в неделю
service icon
Гарантия
Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой
service icon
Мы лидеры
LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов
Купить готовую работу сейчас

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем! 

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. 

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net

surpize-icon

Работы с похожей тематикой

stars-icon
arrowarrow

Не удалось найти материал или возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, мы постараемся вам помочь!
Неккоректно введен e-mail
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных