Целью исследования является разработка усовершенствованного подхода к решению задачи детектирования недопустимых событий в области информационной безопасности для повышения точности обнаружения инцидентов и снижения числа ложных срабатываний. Недопустимым событием является событие в результате кибератаки, делающее невозможным достижение стратегических целей организации или приводящее к значительному нарушению ее основной деятельности. В основе предложенного решения задачи детектирования недопустимых событий лежит нейросетевой классификатор, обученный на данных о недопустимых событиях, таких как атрибуты, прекурсоры и индикаторы компрометации недопустимых событий. Данное решение обеспечивает всесторонний анализ событий и снижение вероятности пропуска недопустимых событий, что делает его актуальным для защиты критической информационной инфраструктуры. Актуальность данного исследования обусловлена быстрым ростом количества и сложности кибератак, а также необходимостью внедрения автоматизированных методов детектирования угроз, сопровождающимися недопустимыми событиями, которые приводят к негативным последствиям. В условиях увеличивающейся сложности киберугроз и многообразия атак традиционные методы обнаружения становятся недостаточно эффективными, что требует совершенствование существующих технологий для защиты информационных систем. Новизна разработанных предложений заключается в повышении точности детектирования недопустимых событий за счет использования методов машинного обучения и нейросетевого классификатора, а также сокращении времени реагирования с использованием инструмента сбора, обработки, агрегирования и визуализации Elastic Stack.
Материалы и методы исследования. Для решения задачи детектирования недопустимых событий использован инструмент Elastic Stack, обеспечивающий сбор, агрегацию и визуализацию данных о событиях. Основным инструментом анализа является нейросетевой классификатор, обученный на наборе атрибутов, прекурсоров и индикаторов компрометации недопустимых событий. Методы исследования включают применение механизмов корреляции событий, анализа аномалий и машинного обучения, которые интегрируются в единую систему. Результаты: предложено решение задачи детектирования недопустимых событий, основанное на применении выявленных атрибутов, прекурсоров и индикаторов компрометации недопустимых событий информационной безопасности.
Заключение: выявленные атрибуты, прекурсоры и индикаторы компрометации недопустимых событий обеспечивают решение задачи детектирования недопустимых событий. Применение предложенного решения способствует совершенствованию защиты информационных систем и снижению рисков, связанных с кибератаками, что особенно важно для обеспечения безопасности критической информационной инфраструктуры.
Предпросмотр статьи
