💥 Поиск скрытых связей и аномалий в сетях: матричная факторизация💥 Когда речь заходит о киберугрозах, важнее всего увидеть то, что скрыто. Неочевидные связи между системами, подозрительные взаимодействия и отклонения от нормы - всё это может указывать на вторжение или аномалию. Исследователи из Лос-Аламосской национальной лаборатории и Университета Мэриленда предложили революционный метод анализа сетей с помощью продвинутой матричной факторизации, который помогает выявлять недостающие связи и предсказывать аномалии с высокой точностью. 🧠 Что это за метод? Матричная факторизация — техника, которая разбивает сложные сетевые данные на более простые компоненты, выявляя скрытые закономерности. Существуют три продвинутых метода, которые решают задачи обнаружения недостающих связей и аномалий: 🔹 WNMFk (Weighted Nonnegative Matrix Factorization) — взвешенная неотрицательная факторизация матриц, которая учитывает разный уровень достоверности данных. Этот метод особенно полезен, когда часть информации в сети является неточной или отсутствует. 🔹 BNMFk (Boolean Nonnegative Matrix Factorization) — булева факторизация, идеально подходящая для бинарных данных (например, наличие или отсутствие связи). Это незаменимо для анализа сетей, где нужно выявить факт взаимодействия между узлами. 🔹 RNMFk (Recommender-based Nonnegative Matrix Factorization) — рекомендательная факторизация, которая определяет наиболее вероятные связи между элементами сети, используя те же принципы, что и системы рекомендаций в стриминговых сервисах. 📊 Методы WNMFk, BNMFk и RNMFk: ➖Восстанавливают недостающие связи: помогают найти "невидимые" взаимодействия между пользователями и системами. ➖Ищут аномалии: выявляют подозрительные отклонения, например, внезапное появление связи, которой раньше не было. ➖Повышают точность анализа: учитывают неопределённость данных, что делает модели устойчивее к шуму и ложным срабатываниям. 📈 Практическое применение 🔐 Обнаружение вторжений (IDS): Эти методы могут анализировать журналы сетевой активности, выявляя подозрительные подключения и нетипичное поведение пользователей. 🌐 Мониторинг сетей и инфраструктуры: Факторизация помогает строить карты взаимодействий и обнаруживать "слепые зоны", где может происходить несанкционированная активность. 🧑‍💻 Анализ поведения пользователей (UEBA): Ищет аномальные паттерны в поведении сотрудников — внезапные скачки активности, необычные запросы к системам и подключения в нерабочее время. 📊 Результаты и эффективность 🔹 Высокая точность предсказаний: методы RNMFk и WNMFk обошли классические модели в тестах на сетевых данных. 🔹 Обработка больших объёмов информации: методы работают с крупными разреженными матрицами, типичными для сетевых структур. 🔹 Адаптивность: модели учитывают неопределённость данных, что делает их устойчивыми к шуму и пропускам. 🔗Более подробно о матричной факторизации вы можете прочитать в исследовании. Stay secure and read SecureTechTalks 📚 #Кибербезопасность #АнализДанных #MachineLearning #SecureTechTalks #BigData #NetworkSecurity #AI #ThreatDetection #IDS