Remote Host Operation System Type Detection Based on Machine Learning Approach

Abstract

У статті наведено результати дослідження застосування машинного навчання для розв’язання задачі виявлення операційної системи віддаленого хоста. Проведено аналіз наявних методів і засобів виявлення операційної системи віддаленого хоста, визначено основні переваги та недоліки їх використання. Виконано моделювання методів машинного навчання. Спроєктовано архітектуру програмного забезпечення та розроблено експериментальний застосунок. Він використовує навчену модель машинного навчання, що дає змогу виявляти тип і версію операційної системи з високою точністю.

There are the research results of using machine learning to solve the problem of the remote host operating system detection in the article. The analysis of existing methods and means of detection of the remote host operating system are carried out, the main advantages and disadvantages of their using are defined. Modeling of machine learning methods is carried out. The software architecture is designed and experimental application is developed. It uses a trained machine learning model that allows detecting the type and version of operating system with high accuracy.