Azərbaycan Respublikasının Prezidenti yanında Elmin İnkişaf Fondunun maliyyələşdirdiyi “Böyük verilənlər (“big data”) mühitində informasiya təhlükəsizliyinin təmin olunması metodları və alqoritmlərinin işlənilməsi və onların bəzi tətbiqləri” qrant layihəsi (Qrant № EİF-KETPL-2-2015-1(25)-56/05/1) çərçivəsində yazılmış “An improved ensemble approach for DoS attacks detection” (DOI: 10.15588/1607-3274-2018-2-8) adlı məqalə “Web of Science”, “DOAJ”, “CrossRef”, “EBSCO”, “РИНЦ”, “Google Scholar” və “Ulrich’s Periodicals Directory” bazasında indeksləşən “Radio Electronics, Computer Science, Control” jurnalında çap olunub. Bu jurnal Ukrayna Zaparojye Milli Texniki Universiteti nəşriyyatı tərəfindən dərc olunur.

Məqalənin müəllifləri AMEA-nın akademik-katibi, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, institutun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev, şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev və böyük elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru Lyudmila Suxostatdır.

Hazırda böyük verilənlərin emalı və analitikası informasiya təhlükəsizliyinin təmin edilməsində mühüm əhəmiyyət kəsb edir. Hücumların özlərinin təbiətinin dəyişkən olması səbəbindən şəbəkə hücumlarının aşkarlanması probleminin həlli sadə məsələ hesab olunmur. DDoS (Distributed Denial of Service) hücumlarını maşın təliminin mövcud metodları vasitəsi ilə aşkarlamaq mümkündür. Şəbəkədə hücumlara qarşısını almaq üçün, klassifikatorların ansamblları müvəffəqiyyətlə tətbiq edilmişdilər. Təsnifat klassifikatorlarının ansambllarına əsaslanan bir çox sayda yanaşmaların olmasına baxmayaraq, konkret verilənlər çoxluğu üçün ansamblın lazımi konfiqurasiyasının tapılması mürəkkəb məsələ hesab olunur. Məqalədə klassifikatorların ansamblı əsasında DoS hücumların aşkarlanması üçün yeni metod təklif edilir. Təklif olunan yanaşmanın xüsusiyyəti ondan ibarətdir ki, verilənlər bazasından olan hər bir nöqtə  üçün proqnoz verilən sinif nişanı verilmiş nöqtə üçün klassifikasiya metodlarından əldə olunmuş bütün qiymətlərin arasından maksimum qiymətə uyğun gəlir. Eksperimentlər NSL-KDD verilənlər bazası üzərində aparılmışdır. Eksperimentlərin aparılması zamanı baxılan amsambl DoS hücumların aşkarlanmasında yüksək dəqiqlik göstərmişdir. Beş klassifikatordan ibarət ansambl isə daha dəqiq nəticə göstərmişdir.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.