Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
В Санкт-Петербургском Федеральном исследовательском центре РАН предложили метод обнаружения аномалий в контейнерных системах на основе гибридной нейронной сети Autoencoder-LSTM
15.10.2025В отличие от существующих методов, анализирующих системные вызовы или показатели производительности, при новом методе используют частотный анализ дизассемблированных машинных инструкций выполняемых процессов для построения гистограмм, которые формируют эталонный профиль нормального поведения контейнера.
Обнаружение аномалий происходит через вычисление ошибки реконструкции входных данных. Если ошибка превышает статистически рассчитанный порог, последовательность процессов признается аномальной. Эксперименты на специально разработанном стенде, имитирующем нормальную, аномальную и вредоносную активность, продемонстрировали высокую точность обнаружения и низкий уровень ложных срабатываний, что подтверждает эффективность предложенного метода в качестве дополнительного, а в ряде случаев и основного, инструмента безопасности.
Подробное описание дается в статье «Обнаружение аномалий в контейнерных системах: применение частотного анализа и гибридной нейронной сети», авторы Котенко И.В. (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН), Мельник М.В. (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН).
