:::::: № 5 сентябрь-октябрь 2025 г. :::::: - «Журнал «Защита информации. Инсайд»

УДК 004.056

В работе рассматривается применение генеративно-состязательных сетей (GAN) для синтеза сетевых атак с целью усиления систем обнаружения вторжений (IDS). На основе данных CIC-IDS2017 реализована GAN-модель, способная генерировать синтетические примеры атакующего трафика. Модель обучалась исключительно на вредоносных записях, что позволило добиться высокой реалистичности генерируемых данных. Сравнительный анализ IDS, обученной с использованием синтетических данных и без них, показал улучшение показателей обнаружения атак, включая Recall, Precision и F1-Score. Полученные результаты подтверждают эффективность применения GAN для повышения качества обучения и адаптивности IDS к новым угрозам.

< ... >

Ключевые слова: информационная безопасность, IDS, генеративно-состязательные сети (GAN), синтетические данные, обнаружение атак, CIC-IDS2017

This study explores the use of Generative Adversarial Networks (GANs) to synthesize network attacks for enhancing Intrusion Detection Systems (IDS). Based on the CIC-IDS2017 dataset, a GAN model was developed to generate synthetic attack traffic. The model was trained exclusively on malicious records, ensuring high realism of the generated samples. Comparative evaluation of IDS trained with and without synthetic data demonstrated improved detection performance, including Recall, Precision, and F1-Score. The results confirm the effectiveness of GAN-based data generation in improving IDS training quality and adaptability to emerging threats.

Keywords: information security, IDS, generative adversarial networks (GAN), synthetic data, attack detection, CIC-IDS2017

Литература

Кудашов А. С. Средства обнаружения и предотвращения вторжений / А. С. Кудашов, Г. В. Бобрышева // Научный журнал. – 2023. – № 5. – С. 45–52.
Петров В. М. Анализ датасета CIC-IDS2017 для улучшения детектирования DDoS-атак / В. М. Петров, Е. К. Сидорова // Кибербезопасность и защита данных. – 2023. – № 2. – С. 112–25.
Саримов А. И. Применение машинного обучения в системах обнаружения сетевых атак / А. И. Саримов // Вестник информационных технологий. – 2024. – Т. 12, № 3. – С. 78–89.