Рассмотрены новые математические методы, направленные на обнаружение и предотвращение компьютерных атак на крупномасштабные системы. Методы инвариантны к типам реализуемых компьютерных атак за счет анализа временных рядов, сформированных из значений ключевых показателей состояния системы. Разработанные автором методы опираются на теорию фракталов, теорию вейвлетов и используют подходы искусственного интеллекта. Эффективность методов подтверждена практическими результатами, демонстрирующими высокую точность верного распознавания компьютерных атак на различные промышленные системы.

Для научных работников, специалистов в области сетевых технологий и информационной безопасности, преподавателей, будет полезна студентам и аспирантам.

Mathematical Methods for Detecting and Preventing Computer Attacks on Large-Scale Systems by D.S.Lavrova

This book describes new mathematical methods for detecting and preventing computer attacks on large-scale systems. Proposed methods are based on time series analysis, where time series are formed of the indicators values generated by system components. Methods use multifractal and wavelet analysis, Kalman filter, deep neural networks and machine learning. The effectiveness of all methods is confirmed by practical results demonstrating the high accuracy of the correct recognition of computer attacks.