🛡 Layer Modelling в кейсах кибербезопасности

🥅 Layer Modelling — метод генерации синтетических данных для задач машинного обучения, где аномалии задаются покомпонентно по тренду, сезонности, цикличности и шуму. Этот подход позволяет точно контролировать местоположение и тип аномалий, обеспечивая более эффективное обучение моделей-детекторов. Он особенно полезен для имитации больших объемов данных в условиях отсутствия разметки аномалий.

🚀 Плюсы Layer Modelling:
1. Большая вариативность в использовании позволяет адаптировать модель под различные сценарии.
2. Контроль над аномалиями: В отличие от авторегрессионных моделей и GAN, здесь можно точно задавать местоположение и тип аномалии, что облегчает обучение моделей-детекторов.

⚠️ Минусы:
1. Сложность контроля: Несмотря на возможность задания аномалий, управлять ими может быть непросто.

💡 Как работает: В данном подходе аномалии генерируются через определенную линию тренда со случайными параметрами. Это позволяет итеративно дорабатывать модель при появлении новых типов аномалий, добавляя их алгоритмически и переобучая модель-детектор на новом датасете.

📊 Типы генерации аномалий:
- Единичный
- Множественный
- По условию

📈 Результаты тестирования:
- Ркзультаты тестов показали повышение f1-score в задаче классификации с 0.57 до 0.88.

🔍 Применение в кибербезопасности:
Layer Modelling уже используется для детектирования аномалий в сетевом трафике и потоке системных событий. Основная проблема - отсутствие разметки аномалий. Имитационная модель помогает преодолеть  барьер и преобразовать экспертную компетенцию в данные больших объемов. Это может быть эффективно не только в прикладных кейсах, но и в ИБ.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#кибербезопасность #анализданных #LayerModelling #анализаномалий #ИБ