ИССЛЕДОВАНИЕ НАБОРА ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЦИФРОВОГО ПРОФИЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ УДАЛЁННЫХ ПОДКЛЮЧЕНИЙ (НА ОСНОВЕ ДАННЫХ МЕЖСЕТЕВОГО ЭКРАНА)

Аннотация

На современном этапе развития сферы информационных технологий ключевой становится тенденция использования алгоритмов машинного обучения в сфере защиты информации. Актуальность данного исследования определяется важностью поиска уязвимостей и потенциалом машинного обучения для совершенствования современных программных комплексов  обеспечения кибербезопасности, способов защиты организаций критической инфраструктуры, в том числе в свете потребностей импортозамещения. Исследование сосредоточено на анализе набора данных, сформированного из полученных от межсетевого экрана данных об удаленном подключении пользователя к серверу частной виртуальной сети организации (Virtual Private Network,  VPN), для выявления возможности расширения функционала межсетевого экрана с помощью модуля поведенческого анализа (User and Entity Behavior Analytics, UEBA). Цель исследования – анализ путей выявления нетипичного поведения пользователя, использование полученной модели в модуле поведенческого анализа, интегрированного в межсетевой экран (МСЭ). Основным материалом исследования является собранная информация с МСЭ о событиях начала и завершения сеансов связи между удаленным пользователем и VPN сервером организации. В качестве основных методов исследования применяются анализ существующих теоретических источников и практических рекомендаций, проведение предварительной обработки данных, исследование проблемы уменьшения размерности, использование модели «изолирующего леса» в качестве метода обнаружения аномалий, а также подбор гиперпараметров данной модели. Исследование основано на применении профайлинга сотрудника для построения системы информационной безопасности организации. С практической точки зрения, статья предназначена для специалистов в области информационной безопасности и машинного обучения.