Математики нашли способ распознавать кибератаки в электронном шуме

Разработку математического аппарата, способного привести к прорыву в области сетевой безопасности, ведут специалисты из Московского физико-технического института и Казанского национального исследовательского технологического университета им. А. Н. Туполева, сообщает пресс-служба МФТИ 20 мая на официальном портале.

Отмечается, что для описания и предсказания дальнейшее поведение сложных систем важную роль играет корреляционный анализ, описывающий поведение системы в терминах наборов статистических параметров. Такие сложные системы, как сетевой трафик, описываются бестрендовыми последовательностями, часто определяемыми как долгосрочные временные ряды или «шум» (колебания, создаваемые совокупностью различных источников).

Одной из метрик, используемых при анализе временных рядов, является показатель Хёрста, который позволяет оценить, сохранится ли тренд, присутствующий в данных. Например, продолжат ли значения возрастать, или рост сменится убыванием. Ученые предложили обобщить показатель Хёрста, добавив в него большее количество коэффициентов для более полного описания изменяющихся данных.

Такой подход позволяет находить закономерности в данных, которые ранее было невозможно анализировать. С его помощью удается выделять значимые признаки и применять элементарные методы машинного обучения для поиска сетевых атак. Этот подход можно реализовывать на маломощных промежуточных устройствах, а результат получается точнее, чем при использовании методов глубоких нейронных сетей, требующих достаточно мощных вычислительных станций.

Подчеркивается, что выделение закономерностей в «шумах» может быть очень полезным. Например, с помощью математического аппарата можно выделить из данных набор параметров, характеризующих конкретный передатчик, и выстроить криптозащиту, научив систему подтверждать доверенный источник передачи по тепловому шуму передатчика.

«Развитие данного математического аппарата может решить вопрос параметризации и анализа процессов, для которых нет точного математического описания. Это открывает огромные перспективы в описании, анализе и прогнозировании сложных систем», — утверждает один из авторов разработки, сотрудник лаборатории мультимедийных систем и технологий МФТИ Александр Ивченко.

Результаты работы ученых опубликованы в журнале Mathematics 14 февраля 2021 года.