Komplexní zabezpečení sítě

V poslední době jsou navrhovány systémy detekce narušení (IDS), které pomáhají správcům sítí analyzovat bezpečnostní rizika a odhalovat útoky na jejich sítě a systémy. Použití zpravodajských technik pro detekci narušení umožňuje zvládnout velké množství shromážděných dat, jako jsou například vzorce provozu, které člověk sám jen obtížně interpretuje.

Velká data jsou v současné době vnímána jako technologické řešení pro monitorování infrastruktury, kde analýza velkých dat může vést k optimalizovaným algoritmům pro řešení síťových a systémových problémů, jako jsou bezpečnostní problémy, možné kybernetické útoky a různé typy modelování. Poskytování hloubkového vhledu do síťové infrastruktury v souvislosti s rozhodovacími otázkami se realizuje prostřednictvím nasazení technologie internetu věcí (IoT) v celém systému infrastruktury, jako jsou sítě senzorů, které jsou schopny snímat a přenášet informace.

Mnoho IDS je založeno na expertních pravidlech, která jsou navržena a vytvořena ručně a popisují pouze známé signatury útoků. Ačkoli, pokud jde o použití IDS založených na strojovém učení, které mají být implementovány v počítačových sítích a systémech, je možné identifikovat data o síťovém provozu jako zásadní faktor pro lepší zlepšení IDS, analýzu bezpečnostních rizik a vývoj vhodných bezpečnostních řešení.

Na základě této myšlenky mnozí vědci označují IDS za nejdůležitější mechanismy pro sledování a kontrolu škodlivých aktivit v síti a systémech. Zatímco signaturní přístupy jsou důležité pro řešení dobře známých hrozeb, metody založené na anomáliích jsou nezbytné pro odhalování a řešení moderních a nových útoků.

Účinný systém detekce narušení musí být schopen shromažďovat a analyzovat všechny vyměňované pakety v místní i koncové komunikaci a lze jej chápat jako kamery a senzory, které neustále monitorují dané místo. Obvykle se skládá z konzoly pro správu, která spravuje a hlásí narušení, a senzorů, které pracují jako agenti a monitorují síťová zařízení v reálném čase.