Abstract:
Rețelele de calculatoare moderne transportă informație cu valoare semnificativă astfel încât ele sunt supuse permanent atacurilor informatice. In același timp complexitatea lor tehnică și complexitatea contextului în care funcționează, corelate cu limitările care sunt impuse frecvent asupra resurselor dedicate pentru configurare și întreținere, permit apariția unor situații în care apar anomalii care le impactează funcționarea. Pentru a sprijini eforturile de securizare și administrare a rețelei, un sistem eficient de detecție a intruziunilor și a anomaliilor trebuie să permită o reacție rapidă care să blocheze sau măcar să limiteze efectele negative ale acestora asupra informației utilizatorilor și a rețelei însăși. In baza presupunerii verificate că traficul constatat în diverse puncte din rețea poate să fie o sursă valoroasă de informație am analizat metode de a transforma valorile măsurate de trafic în decizii care pot sprijini activitatea de protecție și administrare. Am identificat metode de a colecta și selecta serii de date care să prezinte maximum de relevanță. Am identificat metode de a analiza aceste serii de date folosind tehnici de prelucrare a semnalelor. Am dezvoltat unelte destinate să faciliteze aceste operații și unelte destinate cercetării acestei problematici, în speranța construcției unui sistem complet (NEAR) care să ofere un instrument puternic de detecție și sprijin al deciziei. Procesul de dezvoltare și aplicare a acestor unelte a condus la rezultate noi și la confirmarea unor informații cunoscute dar în moduri inovatoare. Nu toate problemele sunt rezolvate încă de NEAR în forma sa actuală iar unele nici măcar nu apar deocamdată a fi rezolvabile dar acesta promite să fie un instrument util. Am identificat deja și câteva direcții noi în care se poate continua cercetarea, cum ar fi corelația multirezoluție aplicată la fluxuri de trafic și includerea mărimilor asociate în evaluarea bunei funcționări a rețelei privite ca un întreg.
