Метод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024-11-21
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У даній роботі запропоновано метод виявлення аномалій у середовищі Active Directory (AD) з використанням алгоритмів машинного навчання. Основна увага приділена вивченню класифікації та виявленню відхилень у поведінці користувачів, що можуть сигналізувати про загрозу безпеці. Запропоновані алгоритми, зокрема One-Class SVM та Local Outlier Factor (LOF), забезпечують виявлення аномальної поведінки в реальному часі, що дозволяє знизити кількість хибнопозитивних спрацьовувань.
Опис
Слободян Д. А., Радюк П. М., Цивадиць П. О. Метод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання. Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024 : матеріали XVI Всеукр. науково-практ. конф., м. Хмельницький, 15–16 листоп. 2024 р. Хмельницький, 2024. С. 463–466.
Ключові слова
Active Directory (AD), виявлення аномалій, машинне навчання
Бібліографічний опис
Слободян Д. А., Радюк П. М., Цивадиць П. О. Метод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання. Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024 : матеріали XVI Всеукр. науково-практ. конф., м. Хмельницький, 15–16 листоп. 2024 р. Хмельницький, 2024. С. 463–466.