Module for analysis of user behavior in SIEM-systems to identify malicious software

Abstract

В рамках данной выпускной квалификационной работы реализован модуль анализа поведения пользователей, выявляющий аномалии сетевых соединений. В работе проводится исследование методов машинного обучения без учителя для выявления аномалий, приводятся результаты выполнения алгоритмов на известном наборе данных, рассматриваются приемы обработки различных типов признаков, а также описывается подход к обогащению данных. В заключении работы описывается реализованный модуль и подводятся итоги.

In this work implemented a module for analysis of user behavior to detect anomalies in network connections. The paper deals with the study of methods of machine learning for anomaly detection, the results of executing the algorithms on known data set, discusses the techniques of handling different types of features, and also describes an approach to data enrichment. In conclusion, the work describes the implemented module, and summarizes the results.