THE PROCESS OF IDENTIFYING ANLMALIES IN INFORMATION ATTACKS
Ключевые слова:
anomaly detection, information attacks, cyber security, machine learning, statistical analysis, behavior-based analysisАннотация
This article explores the process of detecting anomalies in information attacks, focusing on methodologies, tools, and technologies employed in cyber defense systems. By understanding the behaviors and patterns of legitimate activities, deviations—referred to as anomalies—can be identified, signaling potential malicious activities. The paper discusses various anomaly detection approaches, such as statistical methods, machine learning algorithms, and behavior-based techniques. Case studies highlight the application of these methods in real-world scenarios. The study underscores the importance of anomaly detection in fortifying information security against evolving cyber threats.
Библиографические ссылки
Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys, 41(3), 1-58.
Ahmed, M., Mahmood, A. N., & Hu, J. (2016). A survey of network anomaly detection techniques. Journal of Network and Computer Applications, 60, 19-31.
Breunig, M. M., Kriegel, H.-P., Ng, R. T., & Sander, J. (2000). LOF: Identifying density-based local outliers. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.
Pimentel, M. A. F., Clifton, D. A., Clifton, L., & Tarassenko, L. (2014). A review of novelty detection. Signal Processing, 99, 215-249.
Davlatova, D. (2023). MENEJERLARNING TASHKILOT QARORLARINI QABUL QILISHDA SUN’IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH. INNOVATIVE DEVELOPMENT IN THE GLOBAL SCIENCE, 2(7), 65-68.
Davlatova, D. (2023). MENEJERLAR UCHUN SUN’IY INTELEKTNING BILIM ASOSLARI. Interpretation and researches, 1(14).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Dildora Davlatova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Условия лицензии
Эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ или отправьте письмо по адресу Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, США.
По этой лицензии вы можете:
Поделиться — копируйте и распространяйте материал на любом носителе и в любом формате.
Адаптируйте — делайте ремиксы, трансформируйте и дорабатывайте материал.
Лицензиар не может отозвать эти свободы, если вы соблюдаете условия лицензии. На следующих условиях:
Атрибуция. Вы должны указать соответствующую ссылку, предоставить ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения. Вы можете сделать это любым разумным способом, но не таким образом, который бы предполагал, что лицензиар одобряет вас или ваше использование.
Некоммерческое использование — вы не имеете права использовать материал в коммерческих целях.
Никаких дополнительных ограничений. Вы не имеете права применять юридические условия или технологические меры, которые юридически запрещают другим делать все, что разрешено лицензией.
