Métodos de Reconocimiento de Entidades Nombradas en el Análisis de Tráfico de Redes de Conocimiento Cero

El artículo discute métodos para buscar campos de dirección en el tráfico de red sin información a priori sobre su estructura utilizando métodos de búsqueda de entidades nombradas de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Se explica la urgencia del problema que se está resolviendo, debido a la complejidad para cumplir con los requisitos de la ley en la garantía de la seguridad de la información en el sistema de control automatizado y en redes de IoT. Se describe el método de generación de los datos iniciales, el método de su preprocesamiento (cálculo de características estadísticas) para mejorar la precisión de los métodos. Se describen dos enfoques para la búsqueda de entidades nombradas: utilizando modelos ocultos de Markov y utilizando redes neuronales recurrentes (con arquitecturas de celdas LSTM y GRU). Para cada método, se describe brevemente su esencia y se muestran los resultados del trabajo con datos de prueba. En conclusión, se hace una afirmación sobre la aplicabilidad de los modelos en el trabajo real, y también se hace una suposición sobre las direcciones prometedoras de desarrollo del método descrito.