Использование машинного обучения для борьбы с DDoS атаками

В настоящее время фиксируются реальные атаки DDoS более 1 Тбит/с. Так, например, атака 2018 год на GitHub достигла пикового объема трафика в 1,35 терабит в секунду, превосходя любую ранее зарегистрированную атаку. При этом растет количество сложных атак на протоколы прикладного уровня. Эти атаки воздействуют на ключевой принцип информационной безопасности - доступность информационных ресурсов.

Машинное обучение становится всё более востребованным в каждой области, включая защиту от DDoS атак. Идентификация вредоносного трафика в компьютерных системах может быть достигнута путем использования алгоритмов машинного обучения при анализе и обнаружении DDoS-атак для повышения безопасности компьютерной сети. Модули обнаружения DDoS-атак анализируют собранные данные для оценки риска безопасности, создаваемого сетевыми подключениями, в то время как алгоритмы машинного обучения, обученные на предыдущих задачах и обратной связи, расширяют свои возможности прогнозирования за счет адаптивных изменений.

Источник: Хабрахабр