2025. — Т 12. — №2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://resources.today/01nzor225.html

This article metadata is also available in English

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 422.7 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Чабанов, И. Д. Анализ и разработка моделей для обнаружения технических каналов утечки информации с применением машинного обучения / И. Д. Чабанов // Отходы и ресурсы. — 2025. — Т 12. — №2. — URL: https://resources.today/PDF/01NZOR225.pdf (дата обращения: 16.06.2026).

Анализ и разработка моделей для обнаружения технических каналов утечки информации с применением машинного обучения

Чабанов Илья Дмитриевич
ФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», Владивосток, Россия
Старший преподаватель
E-mail: Chabanov.id@dvfu.ru; slepoivareskyn@gmail.com
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1291373

Аннотация. В статье рассматривается проблема обнаружения технических каналов утечки информации в условиях роста сложности и изощренности современных угроз информационной безопасности. Актуальность исследования обусловлена необходимостью автоматизации процессов поиска скрытых устройств, что особенно важно для организаций малого и среднего бизнеса, которые не могут позволить себе дорогостоящее оборудование и высококвалифицированных специалистов.

Авторы анализируют существующие методы обнаружения утечек, включая радиомониторинг, анализ электромагнитных полей и проверку токоведущих линий, и выделяют их ключевые ограничения: зависимость от экспертов, высокую стоимость и недостаточную адаптивность к скрытым угрозам. В качестве решения предлагается применение методов машинного обучения, способных анализировать аномалии в радиочастотных сигналах без прямого участия человека.

В работе детально рассмотрены четыре модели классификации, каждая из которых фокусируется на разных параметрах сигналов: соответствие частот легитимным устройствам; временные паттерны активности; периодичность появления сигналов; локализация источников излучения.

Научная новизна исследования заключается в разработке гибридной системы, объединяющей эти модели с использованием метода взвешенного голосования. Такой подход позволяет минимизировать ложные срабатывания и повысить точность детектирования. Практическая значимость работы заключается в создании экономически эффективного решения, совместимого с существующими системами защиты информации.

Перспективы дальнейших исследований включают расширение набора анализируемых признаков, тестирование в реальных условиях и внедрение в реальные практики организации информационной безопасности на предприятиях.

Ключевые слова: технические каналы утечки информации; машинное обучение; радиочастотный анализ; защита информации; автоматизация мониторинга; гибридная модель; аномалии сигналов.

Скачать