Інтелектуальна система аналізу мережевого трафіку на основі нейронної мережі Кохонена

Abstract

В даній роботі створено програмне застосування для захоплення мережевого трафіку та відокремлення ip заголовку з метою подальшої кластеризації з використанням нейронної мережі Кохонена. Створена система характеризується підвищеною швидкодією аналізу мережевого трафіку. Попередньо досліджено нейронну мережу Кохонена для вирішення задач кластеризації з використанням архітектури Pcap та власне її реалізацію для платформи Windows WinPcap, як інструментального засобу для захоплення мережевого трафіку та проаналізовано доцільність використання даного підходу для розробки мережевого аналізатора. Програмне забезпечення написане на мові програмування С++ у середовищі розробки Microsoft Visual Studio 2008, яке було надано Вінницьким національним технічним університетом в рамках програми DreamSpark.Описана розробка інтелектуальної системи та здійснено аналіз проведеного тестування системи.

В данной работе создано программное приложение для захвата сетевого трафика и отделения ip заголовке с целью дальнейшей кластеризации с использованием нейронной сети Кохонена. Созданная система характеризуется повышенным быстродействием анализа сетевого трафика. Предварительно исследовано нейронную сеть Кохонена для решения задач кластеризации с использованием архитектуры Pcap и собственно ее реализацию для платформы Windows WinPcap, как инструментального средства для захвата сетевого трафика и проанализирована целесообразность использования данного подхода для разработки сетевого анализатора. Программное обеспечение написано на языке программирования С ++ в среде разработки Microsoft Visual Studio 2008, которое было предоставлено Винницким национальным техническим университетом в рамках программы DreamSpark.Описанная разработка интеллектуальной системы и осуществлен анализ проведенного тестирования системы.

It was createda software application for capturing network traffic and offices ip header to further clustering using Kohonen neural network. Established system is characterized by high speed network traffic analysis. Previously studied Kohonen neural network for solving problems with the use of clustering architecture Pcap and proper implementation of its platform Windows WinPcap, as the tool to capture network traffic and analyze the feasibility of using this approach to develop a network analyzer. The software is written in the programming language C ++ development environment Microsoft Visual Studio 2008, which was granted Vinnytsia National Technical University within the program DreamSpark. Described the development of the intellectual system and carried out an analysis of the testing system.