ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ТРАФИКА HTTPS С УЧЕТОМ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ПОДОЗРИТЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ В ОБЛАЧНЫХ ИНФРАСТРУКТУРАХ - Вера Аркадьевна Частикова; Константин Валериевич Козачёк; Алексей Иванович Тарасов; Андрей Александрович Галай (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2025)
В данной работе представлено исследование, направленное на повышение эффективности обнаружения подозрительной активности в облачных инфраструктурах посредством анализа трафика HTTPS. Предложен гибридный подход, сочетающий возможности глубокого обучения и статистического анализа. В частности, для прогнозирования временных рядов трафика HTTPS используется двунаправленная рекуррентная нейронная сеть с долговременной памятью (BiLSTM) с механизмом внимания, позволяющая выявлять сложные зависимости в данных. Для повышения точности прогнозирования и обнаружения аномалий в модель интегрированы статистические правила, полученные на основе анализа корреляций и ассоциативных правил между различными характеристиками трафика. В рамках исследования были проанализированы корреляции между количеством входящих и исходящих байтов, а также ассоциативные правила, связывающие эти параметры с портами назначения, что позволило выявлять аномальное по ведение, не заметное при анализе отдельных признаков. Разработанный подход позволяет учитывать контекст сетевого взаимодействия и обнаруживать атаки, маскирующиеся под легитимный трафик. Отдельное внимание уделено процессу аугментации данных с использованием разработанного программного инструмента для генерации синтетических данных, имитирующих реальный трафик HTTPS и различные типы атак. Инструмент генерирует данные, учитывающие распределение признаков и корреляции в реальном трафике, что позволяет сбалансировать классы нормальной и аномальной активности в обучающей выборке. Результаты экспериментов на реальных и синтетических наборах данных демонстрируют эффективность предложенного подхода к обнаружению аномалий и повышению уровня безопасности облачных инфраструктур. Ключевым преимуще ством разработанной системы является ее способность адаптироваться к изменяющимся характеристикам трафика и обнаруживать как известные, так и новые типы угроз.