Виявлення веб-атак по HTTP запитам з використання технік NLP - Кавецький, М. С.; Руженцев, В. І. (ХНУРЕ, 2024)
Робота зосереджена на вдосконаленні методів виявлення веб-атак через аналіз HTTP-трафіку з використанням технік обробки природної мови (NLP) та моделей на базі трансформерів, зокрема BERT. Актуальність дослідження в галузі виявлення веб-атак підкреслюється значними досягненнями моделі, натренованої на роз ширеному датасеті, який містив 195 тисяч записів. Розроблена модель на основі BERT демонструє високу ефективність у виявленні веб-атак завдяки глибокому контекстному розумінню та сучасному токенізатору WordPiece, який краще обробляє рідкісні слова. На відміну від методів Doc2Vec, LSTM-CNN або Isolation Forest, наша модель враховує глобальні взаємозв'язки між словами, що підвищує її точність. Деякі попередні дослідження мають свої недоліки, зокрема, деякі з них не використовують новітні архітектури, що обмежує їх здатність досягти високої точності моделі. Крім того, інші дослідження, хоч і використовують сучасні архітектури, працюють з малими датасетами, що обмежує їхню здатність ефективно виявлятиму датасеті, що дозволило досягти значно кращих результатів у порівнянні з провідними аналогами в галузі виявлення веб-атак. Висока збалансована точність моделі на рівні 0,9998 підтверджує її ефективність та надійність, роблячи її потенційно важливим інструментом для кібербезпекових застосувань.
Keywords: HTTP запит; NLP; BERT; архітектура transformer; виявлення веб-атак