Дипломная работа на тему "Структура и функции программного обеспечения для обнаружения проникновения в локальной вычислительной сети компании ООО «МОСТ Плюс» - МОИ [ID 66741]"

Работа на тему: Структура и функции программного обеспечения для обнаружения проникновения в локальной вычислительной сети компании ООО «МОСТ Плюс»
Оценка: отлично. Речь и презентация идут в комплекте бесплатно.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/maksim---1324

Описание работы

Образовательная автономная некоммерческая организация высшего образования
«МОСКОВСКИЙ ОТКРЫТЫЙ ИНСТИТУТ»

Выпускная квалификационная работа
«Структура и функции программного обеспечения для обнаружения проникновения в локальной вычислительной сети компании ООО «МОСТ Плюс»
Москва 2019

Содержание
Введение
Глава 1. Обзор существующих систем обнаружения вторжений
1.1. Системы обнаружения вторжений
1.2. Обзор существующих систем
1.3. Сравнительный анализ свободно распространяемых систем обнаружения вторжений
Выводы по главе 1
Глава 2. Анализ объекта автоматизации
2.1. Технико-экономическая характеристика предметной области и предприятия (Установление границ рассмотрения)
2.1.1. Общая характеристика предметной области
2.1.2. Организационно-функциональная структура предприятия
2.2. Анализ рисков информационной безопасности
2.2.1. Идентификация и оценка информационных активов
2.2.2. Оценка уязвимостей активов
2.2.3. Оценка угроз активам
2.2.4. Оценка существующих и планируемых средств защиты
2.2.5. Оценка рисков
Выводы по главе 2
Глава 3. Внедрение системы обнаружения атак проникновения в ЛВС
3.1. Структура и функции программного обеспечения для обнаружения проникновения в ЛВС компании
3.1.1. Структура и функции систем обнаружения проникновения
3.1.2. Выбор программной системы для защиты от атак проникновения ЛВС компании ООО МОСТ ПЛЮС
3.2. Контрольный пример реализации проекта и его описание
3.3. Программное обеспечение для анализа и выявления атак проникновения
3.4. Обоснование экономической эффективности проекта
3.4.1. Выбор и обоснование методики расчёта экономической эффективности
3.4.2. Расчёт показателей экономической эффективности проекта
Выводы по главе 3
Заключение
Список использованной литературы
Приложение А Программный код

Введение
В последнее время мир убедился, что даже надежные системы защиты не способны защитить от атак компьютерные системы государственных и коммерческих учреждений. Одна из причин - в том, что в большинстве систем безопасности применяют стандартные механизмы защиты: идентификацию и аутентификацию, механизмы ограничения доступа к информации в соответствии с правами субъекта и криптографические механизмы.
Отсюда потребность в механизмах, которые, дополняя традиционные, делали возможным выявления попыток несанкционированного доступа и информировали об этом ответственных за безопасность или реагировали в ответ. Важно, чтобы такие системы могли противостоять атакам, даже если злоумышленник уже был аутентифицирован и авторизован и с формальной точки зрения соблюдения прав доступа имел необходимые полномочия на свои действия. Эти функции и выполняют системы обнаружения и предотвращения атак.
Системы обнаружения компьютерных атак --- один из важнейших элементов систем информационной безопасности сетей любого современного предприятия, учитывая, как растет в последние годы число проблем, связанных с компьютерной безопасностью.
Обеспечение работоспособности сетей, а также работоспособности функционирующих в них информационных систем, зависит не только от надежности используемой аппаратуры, но и от способности сети противостоять целенаправленным действиям, которые направлены на нарушение ее работы.
Следует отметить, что атаки на информационные системы с каждым годом становятся все более совершенным и масштабными. Поэтому актуальной являются исследования, связанные с выбором и внедрением систем обнаружения вторжений, главной задачей которых является именно обнаружения сетевых атак, попыток несанкционированного доступа и использования ресурсов сети. Постоянный стремительное развитие методов и способов деструктивного программного воздействия на информационные системы приводит необходимость проведения сравнительного анализа типов систем обнаружения атак и предотвращения вторжений с целью определение наиболее эффективных механизмов защиты информации.
Объектом данной работы является обеспечение защиты локальной вычислительной сети предприятия от атак проникновения.
Предметом исследования является системы обнаружения атак проникновения в локальную вычислительную сеть предприятия
Цель работы: анализ существующих систем обнаружения атак вторжения (СОВ) и внедрение выбранной СОВ в локальную сеть компании ООО «Мост Плюс» с целью повышения эффективности защиты ее данных.
В соответствии с поставленной целью определены следующие задачи:
- провести анализ систем обнаружения вторжений;
- провести анализ предприятия;
- провести анализ технической части предприятия;
- провести анализ выбранной системы обнаружения вторжения и способы ее внедрения;
- установить и настроить СОВ для работы в локальной вычислительной сети (ЛВС) предприятия;
- разработать и протестировать программное обеспечение для обнаружения атак вторжения с использованием нейронных сетей.
Теоретическая значимость заключается в рассмотрении возможностей совершенствования защиты локальной вычислительной системы предприятия путем внедрения систем обнаружения атак вторжения.
Практическая значимость состоит в возможности использования полученных в ходе планирования и внедрения систем обнаружения атак вторжения в ЛВС компании для разработки мероприятий по совершенствованию системы защиты данных компании.
Методологические основы исследования: В процессе работы над дипломом я опиралась на методы: теоретического анализа, изучения материалов научных и периодических изданий по проблеме, методов экспертного оценивания.

Список использованной литературы
1. Kyaw K.L.L. Hybrid Honeypot System for Network Security / K.L.L. Kyaw, P. Gyi //World Academy of Science, Engineering and Technology 48 2008. --- Mandalay: Mandalay Technological University, 2008.
2. Balas E. Honeynet data analysis: A technique for correlating sebek and network data / E. Balas // Workshop on Information Assurance and Security United States Military Academy, West Point, NY. --- IEEE.., 2004.
3. Hope P. Mastering FreeBSD and OpenBSD Security / P. Hope, Y. Korff, B. Potter. --- Ca.: O'Reily Media, 2005. --- P.464.
4. Cox K., Gerg C. Managing Security with Snort and IDS Tools / K. Cox, C. Gerg. --- Ca.: O'Reily Media, 2004. --- p.288.
5. Honeytrap --- A Dynamic Meta-Honeypot Daemon
6. Nebula --- Generating Syntactical Network Intrusion Signatures / Werner T., Fuchs C., Gerhards-Padilla E., Martini P. // Lecture Notes in Computer Science. --- B.: Springer Berlin, 2005. --- Vol.3245. --- P.105-113.
7. Kreibich C. Honeycomb --- creating intrusion detection signatures using honeypots / C. Kreibich, J. Crowcroft // Second Workshop on Hot Topics in Networks (Hotnets II). --- Boston, 2003.
8. Newsome J. Polygraph: Automatically generating signatures for polymorphic worms / J. Newsome, B. Karp, D. Song // Proceedings of the 2005 IEEE Symposium on Security and Privacy. --- Washington: IEEE Computer Society, 2005.
9. Automated worm fingerprinting / Singh S., Estan C., Varghese G., Savage S. // OSDI. --- San Diego.: University of California, 2004. --- P.45-60.
10. Yegneswaran V. An architecture for generating semantic-aware signatures / V. Yegneswaran, J.T. Giffin, S.J. Paul Barford // Proceedings of the 14th USENIX Security Symposium, 2005. --- P.97-112.
11. Kim H.A. Autograph: Toward automated, distributed worm signature detection / H.A. Kim, B. Karp // Proceedings of the USENIX Security Symposium, 2004. --- P.271-286.
12. Tang Y. Defending against internet worms: A signature-based approach / Y. Tang, S. Chen // Proceedings of IEEE INFOCOM'05, 2005.
13. Wang S.S.K. Anomalous payload-based network intrusion detection / S.S.K. Wang //Proceedings of the 7th International Symposium on Recent Advances in Intrusion Detection. --- Sophia Antipolis, 2004.
14. Liang Z. Fast and automated generation of attack signatures: A basis for building selfprotecting servers / Z. Liang, R. Sekar // Proceedings of the 12th ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS). --- Alexandria, 2005.
15. Smirnov C.T. Dira: Automatic detection, identification, and repair of control-hijacking attacks. / C.T. Smirnov // Proceedings of NDSS05: Network and Distributed System Security Symposium Conference Proceedings. --- San Diego, 2005.
16. Detection of injected, dynamically generated, and obfuscated malicious code / Rabek J.C., Khazan R.I., Lewandowski S.M., Cunningham R.K. // Proceedings of the 2003 ACM workshop on Rapid Malcode. --- New York, 2003. --- P.76-82.
17. Crandall J.R. Experiences using minos as a tool for capturing and analyzing novel worms for unknown vulnerabilities / J.R. Crandall, S.F. Wu, F.T. Chong // Proceedings of DIMVA'05, 2005. --- P.32-50.
18. Lam L., Chiueh T. Automatic extraction of accurate application-specific sandboxing policy / L. Lam, T. Chiueh // Lecture Notes in Computer Science. --- B.: Springer Berlin, 2004. --- Vol.3224. --- P.1-20.
19. Security for structured peer-to-peer overlay networks / Castro M., Druschel P., Ganesh A., Rowstron A., and Wallach D.S.// Proceedings of the 5th Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI'02). --- Boston, 2002.
20. Honeystat: Local worm detection using honeypots / Dagon D., Qin X., Gu G., Lee W., Grizzard J.B., Levine J.G., and Owen H.L. // Lecture Notes in Computer Science. --- B.: Springer Berlin, 2004. --- Vol.3224. --- P. 39-58
21. Барабанов А., Марков А., Цирлов В. Сертификация систем обнаружения вторжений //Открытые системы. СУБД. --- 2012. --- №. 3. --- С. 31-31.
22. Камаев В. А., Натров В. В. Методология обнаружения вторжений //Известия Волгоградского государственного технического университета. --- 2006. --- №. 4. --- С. 148-153.
23. Никишова А. В. Интеллектуальная система обнаружения атак на основе многоагентного подхода //Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 10: Инновационная деятельность. --- 2011. --- №. 5. -- С. 146-159.
24. Котов В. Д., Васильев В. И. Современное состояние проблемы обнаружения сетевых вторжений //Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. --- 2012. --- Т. 16. --- №. 3 (48). -- С. 23-30.
25. Петренко С. А. Методы обнаружения вторжений и аномалий функционирования киберсистем //Труды Института системного анализа Российской академии наук. --- 2009. --- Т. 41. --- С. 194-202.
26. Емельянова Ю. Г., Фраленко В. П. Анализ проблем и перспективы создания интеллектуальной системы обнаружения и предотвращения сетевых атак на облачные вычисления //Программные системы: теория и приложения. --- 2011. --- Т. 2. --- №. 4. -- С. 21-27.
27. Новиков Е. А., Краснопевцев А. А. Сравнительный анализ методов обнаружения вторжений //Безопасность информационных технологий. --- 2013. --- Т. 19. --- №. 1. --- С. 47-50.
28. P. Lichodzijewski, A.N. Zincir Heywood, and M. I. Heywood, Host-based intrusion detection using self-organizing maps. / Proceedings of the 2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence, Honolulu, HI, pp. 1714--1719, 2002.
29. Косенко М. Ю., Мельников А. В. Вопросы обеспечения защиты информационных систем от ботнет атак //Вопросы кибербезопасности. --- 2016. --- №. 4 (17). -- С. 23-28.
30. Kotov V., Vasilyev V. Detection of web server attacks using principles of immunocomputing //International Journal of Computational Intelligence and Applications. --- 2012. --- Т. 11. --- №. 01. --- С. 125-131.
31. Малюк А. А. Организационно-методические проблемы обнаружения атак на объекты информационной инфруструктуры кредитно-финансовой сферы //Вопросы кибербезопасности. --- 2016. --- №. 5 (18). -- С. 47-51.
32. Васильев В. И., Шамсутдинов Р. Р. Распределенная система обнаружения атак на основе механизмов иммунной системы //Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений (ITIDS'2018). --- 2018. --- С. 237-244.
33. Шибаева Т. А., Щеглов А. Ю., Оголюк А. А. Защита от внедрения и запуска вредоносных программ //Вопросы защиты информации. --- 2011. --- №. 2. --- С. 26-30.
34. Абрамов Е. С., Сидоров И. Д. Метод обнаружения распределённых информационных воздействий на основе гибридной нейронной сети //Известия Южного федерального университета. Технические науки. --- 2009. --- Т. 100. --- №. 11. -- С. 43-50.
35. Касторнов К. А., Панкратова Е. А. Классификация методов обнаружения вторжений //Информационные технологии, энергетика и экономика. --- 2015. --- С. 235-239.
36. KDD Cup 1999 Data
37. Ситников И. В., Скулкина М. А., Сидоркина И. Г. Использование нейронных сетей в системах обнаружения вторжений //Инженерные кадры-будущее инновационной экономики России. --- 2017. --- №. 4. --- С. 132-134.
38. Руднев Д. О., Сычугов А. А. Задача автоматической генерации сигнатур для систем противодействия вторжениям в распределенных информационных системах //Известия Тульского государственного университета. Технические науки. --- 2015. --- №. 8-1. -- С.131-136.
39. Милославская, Н. Г. Проверка и оценка деятельности по управлению информационной безопасностью: учеб. пособие / Н. Г. Милославская, М. Ю. Сенаторов, А. И. Толстой. --- Москва: Горячая линия-Телеком, 2014. --- 165с.
40. Петренко С. А. Способы обеспечения устойчивости функционирования киберсистем в условиях деструктивных воздействий //Труды Института системного анализа Российской академии наук. --- 2010. --- Т. 52. --- С. 106-151.