Дослідження методів розпізнавання зловмисного зашифрованого трафіку для захисту хмарних систем від DDoS атак. Використання глибинного навчання з підкріпленням

Abstract

Об’єктом дослідження є процес виявлення зловмисного зашифрованого трафіку, що використовується для здійснення DDoS-атак на хмарні та локальні інфраструктури. Метою роботи є дослідження можливості застосування глибинного навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) для побудови системи автоматичного розпізнавання DDoS-атак у зашифрованому трафіку на основі аналізу лише метаданих, без розшифрування вмісту мережевих пакетів. Методами дослідження є аналіз літературних джерел, порівняльний аналіз класичних та сучасних методів виявлення DDoS у TLS/HTTPS-трафіку, моделювання процесу виявлення через глибокі Q-мережі (DQN, DDQN)