Системы, включающие искусственный интеллект

Обнаружение атак и аномалий в контейнерных системах: подходы на основе анализа аномалий и профилирования

И. В. Котенко, М. В. Мельник

Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр Российской академии наук, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация: Статья является продолжением исследования, посвященного обнаружению атак и аномалий в контейнерных системах, где были проанализированы подходы, основанные на сигнатурах и правилах. В данной статье дается классификация методов обнаружения атак и аномалий в контейнерных системах, использующих подходы на основе анализа аномалий и профилирования. Выполняется систематический анализ методов обнаружения атак и аномалий, базирующихся на глубоком обучении. Анализируются их особенности, преимущества и недостатки.

Ключевые слова: контейнерные системы, кибербезопасность, обнаружение атак и аномалий, глубокое машинное обучение, профилирование

DOI: 10.14357/20718594250201

Реферативные базы данных:

•