Онтологічний підхід в системі забезпечення безпеки використання IP-телефонії
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Ontological approach in the using security system IP telephony
Анотація
У сучасному інформаційному світі використанням VoIP стає привабливим варіантом для спілкування користувачів. Враховуючи тенденцію зниження оплати за базові широкосмугові послуги та швидке зростання швидкості Інтернету, використання VoIP має лише набирати популярності. Однак у міру збільшення використання VoIP зростають і потенційні загрози для звичайних користувачі. У роботі розглянуто особливості організації корпоративної системи VoIP телефонії, виділено основні проблеми в системі захисту інформації в VoIP телефонії, та окреслено шляхи їх вирішення. Особливо актуальним є розвиток методів аналізу мовлення та відповідної обробки природної мови, який дозволяє створювати більш точні та ефективні системи виявлення аномального трафіку та потенційно небезпечних комунікацій. З постійним розвитком технологій штучного інтелекту цікавим стає напрямок використання інтелектуальних засобів для аналізу контенту в системі VoIP. Запропоновано метод виявлення аномалій в трафіку IP-телефонії на основі групування VoIP повідомлень на основі контекстно-частотного аналізу. Запропоновано метод автоматизованого наповнення онтології тематичних повідомлень в корпоративній системі IP-телефонії, який ґрунтується на формалізовано представленні повідомлень за допомогою деревовидних структур та на описі операцій взаємодії засобами алгебри кортежів. Здійснено програмну реалізацію перетворення голосових повідомлень в текстові представлення з використанням бібліотеки SpeechRecognition для перетворення голосу в текст у мові програмування Python. Проведено експериментальні дослідження запропонованих підходів, імплементовано програмну підсистему виявлення аномальних повідомлень на основі онтологічного підходу в діючу корпоративну IP-телефонію.
In today`s information world, the use of VoIP has become an attractive option for user communication. With the downward trend in paying for basic broadband services and the rapid increase in internet speeds, the use of VoIP should only continue to grow in popularity. However, as the use of VoIP increases, so do the potential threats to ordinary users. This article examines the peculiarities of organizing corporate VoIP telephony systems, highlights the main problems in information protection systems in VoIP telephony, and outlines ways to solve them. The development of methods for speech analysis and corresponding processing of natural language, which allows for creating more accurate and effective systems for detecting anomalous traffic and potentially dangerous communications, is especially relevant. With the continuous development of artificial intelligence technologies, the direction of using intelligent means for content analysis in the VoIP system is becoming interesting. A method for detecting anomalies in IP-telephony traffic, based on grouping VoIP messages through context-frequency analysis, is proposed. Additionally, a method for automated filling of the ontology of thematic messages in corporate IP-telephony systems is proposed, based on the formalized presentation of messages using tree-like structures and the description of interaction operations through tuple algebra. Furthermore, a software implementation for converting voice messages into text representations using the SpeechRecognition library for voice-to-text conversion in the Python programming language was created. Experimental studies of the proposed approaches were conducted, and a software subsystem for detecting anomalous messages based on the ontological approach was implemented in the current corporate IP-telephony system.
In today`s information world, the use of VoIP has become an attractive option for user communication. With the downward trend in paying for basic broadband services and the rapid increase in internet speeds, the use of VoIP should only continue to grow in popularity. However, as the use of VoIP increases, so do the potential threats to ordinary users. This article examines the peculiarities of organizing corporate VoIP telephony systems, highlights the main problems in information protection systems in VoIP telephony, and outlines ways to solve them. The development of methods for speech analysis and corresponding processing of natural language, which allows for creating more accurate and effective systems for detecting anomalous traffic and potentially dangerous communications, is especially relevant. With the continuous development of artificial intelligence technologies, the direction of using intelligent means for content analysis in the VoIP system is becoming interesting. A method for detecting anomalies in IP-telephony traffic, based on grouping VoIP messages through context-frequency analysis, is proposed. Additionally, a method for automated filling of the ontology of thematic messages in corporate IP-telephony systems is proposed, based on the formalized presentation of messages using tree-like structures and the description of interaction operations through tuple algebra. Furthermore, a software implementation for converting voice messages into text representations using the SpeechRecognition library for voice-to-text conversion in the Python programming language was created. Experimental studies of the proposed approaches were conducted, and a software subsystem for detecting anomalous messages based on the ontological approach was implemented in the current corporate IP-telephony system.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Романець І. Є. Онтологічний підхід в системі забезпечення безпеки використання ip-телефонії // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2024. № 1. С. 240-252. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/712.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (21)
- Waleed Nazih, Alnowaiser Khaled, etc. "Detecting SPIT Attacks in VoIP Networks Using Convolutional Autoencoders: A Deep Learning Approach" Applied Sciences 13, no. 12: 6974, 2023. https://doi.org/10.3390/app13126974.
- Tuanhua L., "Interactive Behavior Analysis Based on Social Network," 2021 International Conference of Social Computing and Digital Economy (ICSCDE), 2021, pp. 188-191.
- Pascual, S.; Bonafonte, A.; Serra, J. SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network. In Proceedings of the 18th Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH 2017), Stockholm, Sweden, 20–24 August 2017; pp. 3642–3646.
- Hernes, M., Nguyen, N.T., Maleszka, M., Bytniewski, A. The automatic summarization of text documents in the cognitive integrated management information system (2015) Proceedings of the 2015 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2015, art. No 8, pp. 1387-1396.
- Dyvak, M., Papa, O., Melnyk, A., Pukas, A., Porplytsya, N., Rot, A. Interval model of the efficiency of the functioning of information web resources for services on ecological expertise (2020) Mathematics, 8 (12), art. no. 2116, pp. 1-12.
- Glorot, X.; Bengio, Y. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, JMLR Workshop and Conference Proceedings, Sardinia, Italy, 13–15 May 2010; pp. 249–256.
- Alvares, C.; Dinesh, D.; Alvi, S.; Gautam, T.; Hasib, M.; Raza, A. Dataset of attacks on a live enterprise VoIP network for machine learning based intrusion detection and prevention systems. Comput. Netw. 2021, 197, 108283.
- Pereira, D.; Oliveira, R. Detection of Abnormal SIP Signaling Patterns: A Deep Learning Comparison. Computers 2022, 11, 27.
- Ruff, L.; Kauffmann, J.R.; Vandermeulen, R.A.; Montavon, G.; Samek, W.; Kloft, M.; Dietterich, T.G.; Müller, K.R. A unifying review of deep and shallow anomaly detection. Proc. IEEE 2021, 109, 756–795.
- Mohamed, Amira A., Amira Eltokhy, and Abdelhalim A. Zekry. 2023. "Enhanced Multiple Speakers’ Separation and Identification for VOIP Applications Using Deep Learning" Applied Sciences 13, no. 7: 4261. https://doi.org/10.3390/app13074261.