МЕТОДОЛОГИЯ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ, ОСНОВАННЫХ НА МЕХАНИЗМАХ ИММУННОЙ СИСТЕМЫ
Ключевые слова:
искусственная иммунная система, аномалия, информационная безопасность, алгоритм неблагоприятного отбора, системные вызовы, детекторы, библиотека генов, кибербезопасность.Аннотация
В данной статье предлагается искусственная иммунная система, основанная на принципах биологической иммунной системы, для обнаружения аномалий в информационных системах. При обнаружении аномалий используется алгоритм отрицательного отбора, позволяющий выявлять действия пользователя, отклоняющиеся от нормы. Данный подход предусматривает обнаружение аномалий путём мониторинга активности системы в режиме реального времени, формирования набора шаблонов и детекторов. В статье также описываются принципы работы искусственной иммунной системы, эволюция библиотеки генов и процессы клонирования. Представлен ряд аналогичных практических разработок. Эффективность предлагаемой модели продемонстрирована на основе практических экспериментов и в сравнении с другими традиционными методами.
Библиографические ссылки
Davlatova D. Axborot tizimlari anomaliyalarini sun’iy immun tizimlar asosida aniqlash mexanizm va algoritmlari //Nordic_Press. – 2024. – Т. 3. – №. 0003.
Мухториддинов М., Акбаров Н., Умаров Ш. Machine learning for network security and anomaly detection //Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions. – 2023.
Kumaravel H. V. An anomaly-based intrusion detection system based on artificial immune system (AIS) techniques : дис. – Purdue University, 2016.
Селеменев А. В., Астахова И. Ф., Трофименко Е. В. Применение искусственных иммунных систем для обнаружения сетевых вторжений //Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2019. – №. 2. – С. 49-56.
Umarov S., Umarova M. Axborotni himoya qilishda sun’iy immun tizimlar ahamiyati va roli. Digital transformation and artificial intelligence, 3(4), 29-34. – 2025.
Bejoy B. J. et al. A generic cyber immune framework for anomaly detection using artificial immune systems //Applied Soft Computing. – 2022. – Т. 130. – С. 109680.
Salah Sobh T. Anomaly detection based on hybrid artificial immune principles //Information Management & Computer Security. – 2013. – Т. 21. – №. 4. – С. 288-314.
Umarov S. A. et al. The need and importance of using antiviral defense systems based on artificial immune systems //Miasto Przyszłości. – 2025. – Т. 61. – С. 543-548.
Yinka-Banjo C. et al. Intrusion detection using anomaly detection algorithm and snort //Illumination of Artificial Intelligence in Cybersecurity and Forensics. – Cham : Springer International Publishing, 2022. – С. 45-70.
Das R. K. et al. Application of artificial immune system algorithms in anomaly detection //Progress in Computing, Analytics and Networking: Proceedings of ICCAN 2017. – Singapore : Springer Singapore, 2018. – С. 687-694.
Бурлаков М. Е., Ивкин А. Н. Система обнаружения вторжения на основе искусственной иммунной системы //Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – №. 29. – С. 209-224.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Shukhrat Umarov, Nurali Umarov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
