Разработчик программного обеспечения для контроля и анализа трафика VAS Experts провел исследование анализа и классификации сетевого трафика с помощью ИИ, как потенциальной более точной и гибкой альтернативы традиционным методам за счет глубокого обучения нейросети. Результаты экспериментов подтвердили гипотезу высокой эффективности использования ИИ для идентификации маскируемого трафика. А нейросеть ResNet показала самые высокие результаты в распознавании VPN-трафика.
В ходе эксперимента VAS Experts реализовал модели исследования на базе сверточных нейронных сетей (CNN) и архитектуры ResNet, адаптировав их для высокоточной классификации зашифрованного VPN и прокси-трафика.
Для классификации сетевого трафика использовался набор данных в формате Netflow 10 (IPFIX), созданный для стандартизации передачи IP-информации от экспортера к коллектору, поддерживаемый такими производителями, как Cisco, Solera, VMware, Citrix. Спецификации IPFIX приведены в RFC 7011–7015 и RFC 5103.
Сбор данных осуществлялся с помощью машины с системой глубокой инспекции пакетов (DPI), подключенной к другим устройствам, создающим трафик через различные VPN. Это позволило зафиксировать уникальные IP и порты, генерируемые VPN с динамическими назначениями при блокировках. Таким образом был получен богатый массив уникальных комбинаций IP и портов для обучения модели нейронной сети.
Далее данные были разделены на обучающую (80%) и тестовую (20%) выборки. Применялась корректировка по классам для борьбы с дисбалансом, а также разметка на основе данных IPFIX для выделения конкретных классов. Нейронные сети обучались с использованием двух архитектур и подбора гиперпараметров.
Модели оценивались на тестовом наборе с использованием метрик точности, полноты и F1-меры:
где TP — истинно положительные, FN — ложноотрицательные, FP — ложноположительные классификации.
В результате исследования модель с архитектурой ResNet продемонстрировала более высокую точность в классификации VPN-протоколов.
«Результаты экспериментов подтверждают, что архитектура ResNet, благодаря своей способности извлекать сложные признаки и гибким гиперпараметрам, превосходит классическую CNN в классификации зашифрованного сетевого трафика. Особенность ResNet – остаточные соединения, эффективно решающие проблему градиентного затухания в глубоких нейронных сетях – позволила модели добиться высокой точности классификации протоколов», – подытожил директор по развитию VAS Experts Артем Терещенко.
Современные нейронные сети предлагают высокую точность и гибкость, позволяя эффективно идентифицировать маскируемый трафик, даже когда классические методы оказываются неэффективными. Таким образом, переход к нейросетевым подходам обозначает значительный шаг вперед в области сетевой безопасности.
Портал Кибер Медиа представляет состав жюри юбилейной премии «Киберпросвет-2026».
Vercel сообщила о несанкционированном доступе к части внутренних систем и признала, что инцидент затронул ограниченный круг клиентов.
Злоумышленники начали использовать штатные уведомления Apple об изменении данных аккаунта для рассылки callback-фишинга.
Российские операторы связи предложили ввести плату за регистрацию мобильных устройств в базе IMEI.
«Лаборатория Касперского» открыла прием заявок от спикеров на ежегодную международную конференцию Security Analyst Summit.
Новости про утечки из интернет-магазинов по всему миру появляются с пугающей регулярностью.
В компании «Газинформсервис» предупредили о критической уязвимости в популярной JavaScript-библиотеке protobuf.
UserGate, ведущий российский разработчик решений в области кибербезопасности и архитектор сетевого доверия, запустил сертифицированный образовательный центр в Москве.
Организации, добивающиеся успеха во внедрении искусственного интеллекта, инвестируют в фундаментальные направления, такие как качество данных, управление данными, подготовка персонала и управление изменениями — до четырех раз больше (в доле от выручки), чем компании с неудачными ИИ-инициативами.
Александр Михайлов, руководитель GSOC компании «Газинформсервис», констатирует появление новой глобальной угрозы: киберпреступники все чаще используют взлом ИТ-инфраструктуры транспортно-логистических компаний для организации физических краж грузов.
