База егрн онлайн бесплатно: официальный сайт онлайн проверки недвижимости

Содержание

Публичная кадастровая карта — Россия 2021 года

Адрес или кадастровый номер участка Найти

Кликните на карте на любой земельный участок или дом, чтобы получить информацию

Загрузка данных…

Пожалуйста, подождите.

Объект по этим данным не найден

На карте показываются только участки, для которых сделано межевание (т.е. измерены точные координаты углов).

Поэтому возможны 4 причины, по которым участка на карте нет

  1. межевание не делалось вообще
  2. межевание сделано давно (до 2006 года)
  3. межевание сделано недавно (1-2 месяца назад)
  4. технические ошибки кадастровой карты

Подробнее читайте в нашей статье


Объект по этому номеру не найден

Проверьте правильность кадастрового номера.

Он должен указываться с двоеточиями, и содержать 4 группы цифр. Например, 77:08:0009005:8

Или воспользуйтесь нашим расширенным поиском

Объект по этому номеру не найден

Проверьте правильность кадастрового номера.

Он должен указываться с двоеточиями, и содержать 4 группы цифр. Например, 77:08:0009005:8

Или воспользуйтесь нашим расширенным поиском

Объект по этому адресу не найден

Нужно указать более точный адрес.

Адреса бывают сложные, поэтому точнее найти объект по кадастровому номеру. Посмотрите его в документах. Например, 77:08:0009005:8

Или воспользуйтесь нашим расширенным поиском

Для сайтаДля форумаСсылка на координатыДинамическая картаСсылка на объектКарта ЯндексКарта GoogleКарта 2GISOpenStreetMapСпутник ЯндексСпутник GoogleСпутник Bingx4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14x15x16x17x18

Чтобы разместить карту на сайте или форуме, cкопируйте и вставьте код полностью и без изменений. А чтобы поделиться картой в социальных сетях — просто поставьте лайк:

На карте показываются только участки, для которых сделано межевание (т.е. измерены точные координаты углов).

Поэтому возможны 4 причины, по которым участка на карте нет:

  1. межевание не делалось вообще
  2. межевание сделано давно (до 2006 года)
  3. межевание сделано недавно (1-2 месяца назад)
  4. технические ошибки при регистрации межевого плана
Подробнее читайте в нашей статье.

Карта Без картыКарта ЯндексКарта GoogleКарта 2GISOpenStreetMapСпутник ЯндексСпутник GoogleСпутник Bing

Кадастровые границы Без кадастровых границС кадастровыми границами

Тематическая карта

Распечатать

На публичной кадастровой карте расширяется список доступных сведений о кадастровой стоимости недвижимости

В карточки объектов недвижимости добавляются даты определения, утверждения, внесения в ЕГРН и применения кадастровой стоимости

Публичная кадастровая карта расширяет список сведений о кадастровой стоимости объектов недвижимости, которые можно получить в режиме онлайн бесплатно. Теперь кроме величины кадастровой стоимости в карточке объекта представлены общедоступные сведения Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН) о датах определения, утверждения, внесения в ЕГРН и применения кадастровой стоимости. Федеральная кадастровая палата рассказала, в каких случаях могут понадобиться данные сведения о кадастровой стоимости.

Сервис «Публичная кадастровая карта» позволяет получать общедоступные сведения ЕГРН об объектах недвижимости в режиме онлайн. Пользователям сервиса доступна информация о виде и статусе того или иного объекта недвижимости, форме собственности, назначении, виде разрешенного использования, кадастровом номере, адресе, площади, а также кадастровой стоимости. Добавление в информационную карточку общедоступных сведений о датах определения, утверждения, внесения в ЕГРН и применения кадастровой стоимости позволяет заинтересованным лицам получить наиболее полное представление об объекте для планирования дальнейших операций с ним.

Кадастровая стоимость – это стоимость объекта недвижимости, установленная в процессе государственной кадастровой оценки. Кадастровая стоимость служит основой для расчета налога на недвижимое имущество и может быть пересмотрена в случае изменения количественных или качественных характеристик объекта недвижимости (технических параметров, местоположения, развитости инфраструктуры, наличия коммуникаций и пр.

).

Для того чтобы налог на недвижимое имущество рассчитывался справедливо, сведения о кадастровой стоимости требуется актуализировать. Для этого местные органы власти регулярно проводят государственную кадастровую оценку объектов недвижимости. В городах федерального значения государственная кадастровая оценка проводится не чаще одного раза в два года. В других регионах – не чаще одного раза в три года, но не реже одного раза в пять лет. Также допускается проведение внеочередной оценки. Окончательные результаты оценки утверждают органы власти субъекта России.

Из утвержденной кадастровой стоимости определяется налоговая база по налогу на недвижимое имущество. Для исчисления налога применяется кадастровая стоимость, указанная в ЕГРН по состоянию на 1 января года, являющегося налоговым периодом. Датой начала применения кадастровой стоимости, определенной в рамках государственной кадастровой оценки, является дата вступления в силу акта субъекта России, утвердившего результаты определения кадастровой стоимости.

Сведения о кадастровой стоимости, внесенные в ЕГРН после проведения государственной кадастровой оценки, применяются со дня внесения в ЕГРН изменений по объекту недвижимости, являющихся основанием для определения кадастровой стоимости. Таким образом, при рассмотрении вопросов, касающихся формирования налога на недвижимое имущество, сведения о дате начала применения кадастровой стоимости, указанной в ЕГРН, необходимы.

Рассчитать величину налога на объект недвижимого имущества исходя из его кадастровой стоимости можно в режиме онлайн с помощью налогового калькулятора Федеральной налоговой службы.

Согласно действующему законодательству, результаты определения кадастровой стоимости могут быть оспорены физическими и юридическими лицами, если результаты оценки затрагивают их права или обязанности. Пересмотр кадастровой стоимости может инициировать собственник, в том числе участник долевой собственности, бывший собственник, который выступает в качестве налогоплательщика, лицо, владеющее недвижимостью на праве постоянного (бессрочного) владения, а также арендатор, если арендная плата рассчитывается из кадастровой стоимости, с согласия собственника.

Изменить величину кадастровой стоимости можно еще в процессе проведения государственной кадастровой оценки. Так, после размещения в интернете на сайте государственного бюджетного учреждения, проводившего оценку, а также на портале Росреестра предварительных отчетных документов правообладатели могут ознакомиться с результатом оценки в течение 60 дней и представить официальные замечания в течение 50 дней. Исправление кадастровой стоимости до ее утверждения, то есть до того как на объект начнут начисляться налоги, рассчитанные по вновь определенной кадастровой стоимости, позволит избежать необходимости обращения в суд или комиссию по оспариванию кадастровой стоимости. Для оспаривания утвержденной кадастровой стоимости потребуется знать дату ее определения.

Сведения о кадастровой стоимости, представленные на сервисе «Публичная кадастровая карта», позволят ориентироваться в вопросах налогообложения, аренды, а также принимать управленческие решения в отношении объектов недвижимости без временных затрат.

Общедоступные сведения об объектах недвижимости, содержащиеся на публичной кадастровой карте, могут использоваться только в качестве справочной информации. Для официального подтверждения этих сведений необходимо заказать выписку из ЕГРН о кадастровой стоимости объекта недвижимости. Такая выписка предоставляется на безвозмездной основе всем заинтересованным лицам. Получить выписку можно самостоятельно с помощью онлайн-сервиса Федеральной кадастровой палаты, сервисов Росреестра или на портале госуслуг.

Предоставление выписки из Единого государственного реестра налогоплательщиков (ЕГРН) В избранное

Обжалование решений и (или) действий (бездействия) налоговых органов и (или) их должностных лиц при предоставлении государственной услуги, рассмотрение соответствующих жалоб и принятие решений по ним осуществляются в порядке, установленном разделом VII Налогового кодекса Российской Федерации.

Предметом жалобы являются решение, действие (бездействие) налогового органа, его должностных лиц при предоставлении государственной услуги (жалоба), которые, по мнению заявителя, нарушают его права и законные интересы.

Жалоба может быть направлена вышестоящему налоговому органу в соответствии со статьями 138 и 139 Налогового кодекса Российской Федерации.

Жалоба подается и подлежит рассмотрению (оставляется без рассмотрения) в соответствии со статьями 138, 139, 139.2 —140 Налогового кодекса Российской Федерации.

Жалоба подлежит рассмотрению в сроки, предусмотренные статьей 140 Налогового кодекса Российской Федерации.

Основания для приостановления рассмотрения жалобы отсутствуют.

По результатам рассмотрения жалобы вышестоящим налоговым органом, рассматривающим жалобу, принимается решение в соответствии с пунктом 3 статьи 140 Налогового кодекса Российской Федерации.

Решение о результатах рассмотрения жалобы вручается (направляется) заявителю, подавшему эту жалобу, в соответствии с пунктом 6 статьи 140 Налогового кодекса Российской Федерации.

Решение по жалобе вручается (направляется) заявителю в письменной форме или по просьбе заявителя в электронной форме.

Решение по жалобе может быть обжаловано в порядке, предусмотренном пунктом 2 статьи 138 Налогового кодекса Российской Федерации.

Право заявителя на получение информации и документов, необходимых для обоснования и рассмотрения жалобы, осуществляется в соответствии с Налоговым кодексом Российской Федерации.

Информирование заявителей о порядке подачи и рассмотрения жалобы осуществляется в соответствии с пунктом 12 административного регламента.

Регистрация недвижимости онлайн — База знаний BN.ru

Переход Росреестра на электронный документооборот сделал одной из главных задач ведомства запуск механизмов, защищающих собственность граждан от электронных мошенников.

Электронная регистрация недвижимости

С 1 января 2017 года изменилась юридическая база, регламентирующая покупку квартиры или другого объекта недвижимости частным лицом. Ранее кадастровый учет и госрегистрация прав собственности являлись раздельными процедурами. Теперь они объединены. По сути, гражданину для оформления достаточно прийти с пакетом документов в подразделение Росреестра или любой многофункциональный центр предоставления государственных и муниципальных услуг (МФЦ). А документом, подтверждающим право собственности на квартиру, стала выписка из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН).

Поскольку данные ЕГРН фиксируются в электронном виде, теряет значение место, где можно получить к ним доступ. Скорее всего, в перспективе Росреестр обеспечит полное удаленное обслуживание сделок. Пока же на его сайте можно записаться на прием в удобное для себя время.

Личный кабинет Росреестра

С конца января на сайте lk.rosreestr.ru заработал такой сервис, как личный кабинет правообладателя. Сейчас здесь можно посмотреть параметры принадлежащей собственнику недвижимости: статус владения, кадастровую цену, текущие обременения.

Сервис функционирует аналогично банковской системе оповещения об операциях с деньгами на пластиковой карте. Любая транзакция сопровождается сообщением на телефонный номер (электронную почту) владельца.

Личный кабинет в отличие от банковских сервисов должен работать бесплатно. Для его подключения необходимо зарегистрироваться на сайте госуслуг, а потом лично явиться в ближайший МФЦ, взяв с собой паспорт и СНИЛС. В результате пользователь получит подтвержденную учетную запись, и этого будет достаточно, чтобы по своему паролю заходить в личный кабинет уже на сайте Росреестра.

Онлайн-оповещение о регистрации

Нововведения Росреестра включают механизмы защиты недвижимости от преступных посягательств. В частности, через личный кабинет должно происходить онлайн-оповещение владельца обо всех попытках притязания посторонних лиц на права собственности на тот или иной объект. Далее все зависит от реакции хозяина: регистрация сделки с недвижимостью (особенно при посредничестве нотариуса) длится несколько дней, кроме того, расчеты почти всегда ведутся через банк (а деньги не переходят со счета на счет мгновенно), то есть времени, чтобы вмешаться и опротестовать транзакцию, вроде бы достаточно.

Есть и еще один механизм защиты: любой гражданин может (в том числе в электронном виде) подать в Росреестр заявление, что никакая сделка с его недвижимостью невозможна без его личного участия.

 

Межрайонная ИФНС России №12 по МО сообщает:

18 авг. 2021 г., 13:47

Уважаемый налогоплательщик — организация!

 

С 2023 г. вступает в силу пункт 6 статьи 386 Налогового кодекса Российской Федерации (в редакции Федерального закона от 02.07.2021 № 305-ФЗ), предусматривающий, что налогоплательщики — российские организации (далее — налогоплательщики) не включают в налоговую декларацию по налогу на имущество организаций (далее — налог) сведения об объектах налогообложения, налоговая база по которым определяется как их кадастровая стоимость (далее — объекты налогообложения). В случае, если у налогоплательщика в истекшем налоговом периоде имелись только указанные объекты налогообложения, налоговая декларация по налогу не представляется.

Одновременно вводится порядок направления налогоплательщикам сообщений налоговых органов об исчисленной сумме налога в отношении объектов налогообложения.

В связи с изложенным информируем о возможности проведения налоговым органом по Вашему обращению сверки сведений, содержащихся в Едином государственном реестре налогоплательщиков, о постановке на учет организации в налоговых органах по месту нахождения принадлежащих ей объектов недвижимого имущества, относящихся к объектам налогообложения.

Запрос и предоставление выписки из Единого государственного реестра налогоплательщиков осуществляются в соответствии с Административным регламентом Федеральной налоговой службы предоставления государственной услуги по представлению выписки из Единого государственного реестра налогоплательщиков, утвержденным приказом Минфина России от 30.12.2014 № 178н (зарегистрирован Минюстом России 09.04.2015, регистрационный № 36800). Выписка предоставляется без взимания платы, не позднее пяти рабочих дней со дня регистрации запроса в налоговом органе.

В случае выявления расхождений сведений, содержащихся в Едином государственном реестре налогоплательщиков, с имеющимися у Вас сведениями органов, осуществляющих государственный кадастровый учет и государственную регистрацию прав на недвижимое имущество, просим сообщить об этом в налоговый орган по месту нахождения объекта налогообложения с указанием сведений, в отношении которых выявлены расхождения

 

Межрайонная ИФНС России №12 по Московской  области

Источник: http://intaldom.ru/novosti/ekonomika/mezhrayonnaya-ifns-rossii-no12-po-mo-soobshchaet

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций | Новости Улан-Удэ

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.

Если законом субъекта РФ предусмотрено , что налоговая база определяется по кадастровой стоимости, то налог на имущество организаций исчисляется по правилам, установленным ст. 378.2 НК РФ . Если такой закон не принят, то налоговая база определяется как среднегодовая   стоимость имущества, являющегося основным средством организации.

В состав используемых для налогообложения сведений, представляемых в налоговые органы органами Росреестра, включается информация Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН) о гараже как о виде и (или) наименовании объекта недвижимого имущества .

Таким образом, применение к объектам недвижимости вида «гараж» особенностей определения налоговой базы не зависит от их фактического использования, а осуществляется исходя из сведений об этих объектах, имеющиеся в ЕГРН и соответствующих первичных документах.

Соответствующие разъяснения доведены до налоговых органов и опубликованы на сайте ФНС России.

Новости соседних регионов по теме:

Изменения по налогу на имущество

Согласно пункту 6 статьи 386 Налогового кодекса Российской Федерации, с 2023 года налогоплательщики-организации не будут включать в налоговую декларацию по налогу на имущество организаций объекты,
12:12 20.08.2021 Администрация Приморского края — Владивосток

Как платить налог на имущество организациям – разъяснили коломенские налоговики

С 2023 г. вступает в силу пункт 6 статьи 386 Налогового кодекса Российской Федерации (в редакции Федерального закона от 02. 07.2021 № 305-ФЗ), предусматривающий,
18:33 19.08.2021 Коломенская правда — Коломна

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
08:51 19.08.2021 Иссинский район — Исса

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
08:12 19.08.2021 УФНС России — Майкоп

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
07:11 19.08.2021 УФНС России — Ставрополь

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
12:03 19.08. 2021 УФНС — Анадырь

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
08:03 19.08.2021 УФНС — Кызыл

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
03:15 19.08.2021 УФНС — Архангельск

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
06:15 19.08.2021 УФНС России — Кемерово

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
02:00 19.08.2021 УФНС России — Майкоп

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
02:52 19.08.2021 УФНС России по РБ — Уфа

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
03:22 19.08.2021 УФНС России — Омск

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
23:51 18.08.2021 УФНС Свердловской области — Екатеринбург

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
05:43 19.08. 2021 УФНС — Южно-Сахалинск

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
03:40 19.08.2021 УФНС по Иркутской области — Иркутск

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
21:11 18.08.2021 УФНС — Курск

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
21:11 18.08.2021 УФНС — Чебоксары

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
21:03 18.08.2021 УФНС Саратовской области — Саратов

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
21:03 18.08.2021 УФНС по г. Севастополь — Севастополь

ФНС России разъяснила особенности определения налоговой базы для гаражей организаций

Налогообложение гаражей, находящихся в собственности или хозяйственном ведении организаций, зависит от установленных в регионе особенностей определения налоговой базы по налогу на имущество организаций.
23:00 18.08.2021 УФНС Пермского края — Пермь

all-collections-list.xls

% PDF-1.5 % 4929 0 объект > эндобдж 4941 0 объект > поток application / pdf

  • null
  • 2013-10-02T14: 38: 36.603-04: 00
  • hendersc
  • все-коллекции-list.xls
  • 2013-10-02T14: 07: 11-04: 002013-10-02T14: 07: 11-04: 00PScript5.dll Версия 5.2.2hendersc2013-10-02T14: 38: 36.37-04: 00Acrobat Distiller 10.1.8 (Windows) Acrobat Distiller 10. 1.8 (Windows) uuid: 6b3c9c4d-cabb-4d62-9666-19be5ae98e41uuid: c5b771d7-56f3-48ad-9c60-3f2664c51798 конечный поток эндобдж 4791 0 объект > эндобдж 4793 0 объект > эндобдж 4794 0 объект > эндобдж 4905 0 объект > эндобдж 4906 0 объект > эндобдж 4917 0 объект > эндобдж 4918 0 объект > эндобдж 4919 0 объект > эндобдж 4920 0 объект > эндобдж 4921 0 объект > эндобдж 4922 0 объект > эндобдж 4923 0 объект > эндобдж 4924 0 объект > эндобдж 4925 0 объект > эндобдж 4926 0 объект > эндобдж 3538 0 объект > эндобдж 3541 0 объект > эндобдж 3544 0 объект > эндобдж 3547 0 объект > эндобдж 3550 0 объект > эндобдж 3553 0 объект > эндобдж 3556 0 объект > эндобдж 3557 0 объект > поток h ޼ Xmo6_ / fu | ga0j`! 9pęX Hʖdv _ / # w ُ o ξ [̞-: lLH ٜ LLHǔwfTheaE. e} z9bdĨod.o90? JƫKQY1aQ9> 5d: ţ 谤 QB1o l * _]: ~~ xyKtN; ‘tbd \ # O + ~ Z] +: k

    Информация о биоразнообразии на службе нашей нации (BISON)

    Информационный бюллетень
    Плакат

    USGS Информация о биоразнообразии на службе нашей нации (BISON) уникальный сетевой федеральный картографический ресурс для биологических видов данные о происшествиях в США и на их территориях, а также Канада, включая морские исключительные экономические зоны (ИЭЗ).

    BISON Взносы в GBIF

    Соединенные Штаты Геологическая служба (USGS) размещает и управляет США. Узел (GBIF-USA) Глобального информационного фонда по биоразнообразию (GBIF), с Информацией о биоразнообразии на службе нашей нации (BISON) как один из вкладов в биоразнообразие узла сеть информатики. BISON предоставляет специализированные общедоступный вид записей GBIF для U.С., США Территории, Канада, а также морское право США и Канады. Экономические зоны (ИЭЗ) и помощь в мобилизации США, США. Территориальные и канадские записи о встречаемости видов в GBIF через экземпляр BISON интегрированного GBIF Publishing Toolkit (IPT). Экземпляр BISON GBIF IPT также предоставляет открытый доступ к подробным записям метаданных для каждого набор данных, который был предоставлен BISON через BISON Data Team и ее партнеры.BISON занимает уникальную нишу в GBIF сообщества, сосредоточив внимание на государственных коллекциях США, инвазивных данные о видах и данные об опылителях для включения в GBIF.

    Присылайте любые комментарии, вопросы, ошибки или обнаруженные ошибки по адресу [email protected]

    Лицензирование данных и поля с добавленной стоимостью

    Данные, предоставляемые через службу информации о биоразнообразии, обслуживающую нашу нацию (BISON), могут быть свободно загружены пользователями, однако ограничения на их использование могут различаться в зависимости от владельцев данных и описываются на уровне записи при загрузке.

    Лицензирование данных осуществляется в соответствии с Creative Commons и обычно может быть: CC0 1.0 Universal, CC-BY 4.0 International или CC-BY-NC 4.0 NonCommercial International. Вы, пользователь, несете ответственность за понимание и соблюдение условий лицензирования данных для всех данных, полученных с веб-сайта BISON .

    Данные принадлежат субъекту, описанному в поле OrganizationCode, и были изменены BISON для предоставления некоторой дополнительной информации, такой как ITISscientificName, ITIScommonName, ITIStsn, validAcceptedITIStsn, computedCountyFips, calculateCounty, calculateState, mrgid, calculate_waterbody и / или (если centroid = YES), decimalLatitude, decimalLongitude.

    Примечание:
    Геопространственные данные Maritime Boundaries (EEZ), полученные из морских регионов, находятся под лицензией CC BY-NC-SA 4.0 NonCommercial ShareAlike International. Вершины этих геопространственных данных были упрощены, чтобы соответствовать масштабу других данных, используемых в приложении BISON.

    Соглашение об использовании данных

    Информация о биоразнообразии на службе нашей нации (BISON) стремится предоставлять бесплатный и открытый доступ к данным о встречаемости основных видов.Данные, доступные в настоящее время через BISON, предоставляются различными федеральными и государственными агентствами США, университетами и некоммерческими организациями либо непосредственно в BISON, либо косвенно через их участие в Глобальном информационном фонде по биоразнообразию (GBIF). Участники GBIF, подписавшие Меморандум о взаимопонимании GBIF, выразили готовность предоставлять данные о биоразнообразии через свои узлы, чтобы способствовать развитию научных исследований на международном уровне и поддерживать публичное использование этих данных.Обмен данными GBIF должен происходить в рамках надлежащей атрибуции. Следовательно, для использования данных, доступных через BISON, требуется согласие с Соглашением об использовании данных BISON. который отображается перед загрузкой данных.

    Как цитировать данные, полученные от BISON:

    [имя поставщика данных или владельца]. [Название ресурса или набора данных] опубликовано [Название поставщика данных, адрес affiliation (s)] (Доступ осуществляется через Biodiversity Information Serving Our Nation (BISON), https: // bison.usgs.gov, ГГГГ-ММ-ДД)

    Для пример:
    Полевой музей естественной истории. Информация о птицах в США опубликована Полевым музеем естественной истории, Музеем зоологии позвоночных, Музеем Берка Вашингтонского университета и Университетом Турку (доступ через Biodiversity Information Serving Our Nation (BISON), https: //bison.usgs. gov, 2007-02-22)

    или

    Гордон, Дж.Информация о птицах в США опубликована Полевым музеем естественной истории, Музеем зоологии позвоночных, Музеем Берка Вашингтонского университета и Университетом Турку (доступ через BISON), https: //bison. usgs. gov, 2007-02-22)

    Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Онлайн-подход к обнаружению DoS / DDoS-атак с использованием машинного обучения

    Пользователи и поставщики интернет-услуг (ISP) постоянно подвергаются атакам типа «отказ в обслуживании» (DoS).Эта киберугроза продолжает расти даже с развитием новых технологий защиты. Разработка механизмов для обнаружения этой угрозы является актуальной проблемой сетевой безопасности. В этой статье представлена ​​система обнаружения DoS на основе машинного обучения (ML). Предлагаемый подход делает выводы на основе сигнатур, ранее извлеченных из образцов сетевого трафика. Эксперименты проводились с использованием четырех современных наборов эталонных данных. Результаты показывают, что уровень онлайн-обнаружения (DR) атак превышает 96%, с высокой точностью (PREC) и низким уровнем ложных тревог (FAR) с использованием частоты дискретизации (SR) 20% сетевого трафика.

    1. Введение

    В последние годы распределенные атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) привели к значительным финансовым потерям для промышленности и правительств во всем мире, как показано в отчетах по информационной безопасности [1]. Эти записи соответствуют растущему числу устройств, подключенных к Интернету, особенно благодаря популяризации повсеместных вычислений, материализованной через парадигму Интернета вещей (IoT) [2] и характеризующейся концепцией подключения чего угодно, в любом месте, в любое время. .В большинстве сценариев Интернета устройства взаимодействуют с приложениями, которые запускаются удаленно в сети, что позволяет злоумышленникам получить контроль над устройствами. Таким образом, возможно прерывание услуг или использование устройств в качестве отправной точки атак для различных доменов, как в случае DDoS-атаки [3], которая была консолидирована по нескольким причинам, таким как (i) простота и удобство выполнения, не требующие обширных технологических знаний со стороны злоумышленника, и (ii) разнообразие платформ и приложений для упрощенной оркестровки атак.Многие из этих атак преуспели в нарушении работы основных интернет-сервисов, таких как DNS, затронув миллионы пользователей по всему миру [4], и коммерческих платформ, таких как GitHub [5], что привело к серьезным финансовым потерям для организаций, которые зависят от этих сервисов.

    Одной из самых опасных вредоносных атак в Интернете является объемная DDoS-атака, на которую приходится более 65% всех таких атак [6]. В объемной DDoS-атаке несколько злоумышленников координируют отправку большого количества бесполезных данных в попытке перегрузить вычислительные ресурсы жертвы или близлежащие сетевые каналы.С одной стороны, высокие показатели успеха для этого типа атаки происходят из-за того, что основные Интернет-маршрутизаторы обычно используют дисциплины очередей FIFO (First-In-First-Out) и DROP-TAIL, которые не различают типы трафика, налагая равные потери для атак и легального трафика. Хотя законный трафик имеет тенденцию отступать, чтобы предотвратить дальнейшую перегрузку, трафик атаки не имеет этого обязательства и приводит к превышению количества ссылок. Как следствие, легальный трафик также блокируется [6].С другой стороны, злоумышленники используют более совершенные методы для усиления атак и наводнения жертвы, такие как DDoS-атаки по найму, DDoS-атаки на основе IoT и DDoS-атаки с отражением [7–9], извлекая выгоду из вычислительных возможностей и географического положения. распространение обеспечивается широким спектром устройств и разнообразными моделями мобильности, обычно основанными на сценариях Интернета вещей и мобильного Интернета вещей.

    В дополнение к объемной DDoS-атаке, маломощные атаки находятся в поле зрения экспертов по безопасности.Это более хитрая атака, в которой задействовано несколько вторгающихся хостов; события бывают быстрыми, иногда длятся всего несколько минут, а обычно менее часа. По этим причинам группы безопасности не знают, что их сайты подвергаются атаке, поскольку обычные инструменты не обнаруживают этот тип угроз [10]. Как правило, DDoS-атаки малого объема используют протоколы прикладного уровня, уважают другие протоколы, не перегружают ссылки, но вызывают исчерпание ресурсов жертвы.

    1.1. Заявления о проблемах

    Обнаружение и устранение DDoS-атак изучается как в научном сообществе, так и в промышленности в течение нескольких лет.Соответствующая литература показывает, что было предпринято несколько исследований, чтобы предложить решения этой проблемы в общем виде [6, 11-15]. Другая группа работ посвящена представлению конкретных решений для DDoS-атак большого и малого объема [8, 13, 16]. Кроме того, несмотря на разнообразные рекомендации по предотвращению DDoS-атак, предложенные группой реагирования на компьютерные чрезвычайные ситуации (CERT), и руководящие принципы, задокументированные в Request for Comments (RFC), эти атаки по-прежнему происходят с высокой частотой.

    Исследование, проведенное много лет назад [17], показало, что неэффективность обнаружения и смягчения DDoS-атак напрямую связана с постоянными ошибками конфигурации и потерей времени из-за отсутствия инструментов, которые следят за динамикой сети без постоянного вмешательства человека. Это побудило исследователей использовать автономные решения, которые могут работать (обнаруживать и смягчать) в зависимости от поведения и характеристик трафика. В этом смысле внедрение решений с использованием методов, основанных на искусственном интеллекте, в основном машинного обучения (ML), отличалось тем, что предлагало высокую гибкость в процессе классификации и, следовательно, улучшало обнаружение вредоносного трафика [18, 19].

    Промышленный сектор предлагает защиту от DDoS-атак как услугу через крупные структуры, обычно управляемые специализированными провайдерами [6], такими как Akamai, Cloudflare и Arbor Networks, которые обладают большой вычислительной мощностью и собственными механизмами фильтрации. Но у отрасли также есть проблемы, такие как хрупкость маршрутизации трафика, обычно через систему доменных имен (DNS) или протокол пограничного шлюза (BGP), трудности с обнаружением медленных атак и проблемы с конфиденциальностью, которые отталкивают некоторые сегменты клиентов в качестве правительств.

    Найти баланс между академическими предложениями и производственной практикой борьбы с DDoS-атаками — большая проблема. Академия инвестирует в такие методы, как машинное обучение (ML), и предлагает применять их в таких областях, как обнаружение DDoS-атак в Интернете вещей (IoT) [20, 21], датчики, беспроводные датчики [22], облачные вычисления [23] и программное обеспечение. -определенная сеть (SDN) [18] и работа над созданием более реалистичных наборов данных [24, 25] и более эффективных средств проверки результатов [26, 27]. С другой стороны, отраслевые сегменты постепенно инвестировали в новые парадигмы в своих решениях, таких как виртуализация сетевых функций (NFV) и SDN [28, 29], чтобы применить научные открытия и модернизировать сетевые структуры.Тем не менее, инциденты DDoS-атак по-прежнему происходят ежедневно, что свидетельствует о том, что проблема не решена.

    1.2. Proposal

    Понимая эти проблемы, в данной статье предлагается Smart Detection, новый механизм защиты от DDoS-атак. Архитектура системы была разработана для обнаружения DDoS-атак как большого, так и небольшого объема. Предлагаемая система действует как датчик, который может быть установлен в любом месте сети, и классифицирует онлайн-трафик с использованием стратегии на основе MLA, которая делает выводы с использованием случайных выборок трафика, собранных на сетевых устройствах с помощью потокового протокола.Предлагаемый подход совместим с инфраструктурой Интернета и не требует обновления программного или аппаратного обеспечения. Кроме того, гарантируется конфиденциальность данных пользователей на всех этапах работы системы.

    1.3. Вклад

    Таким образом, значительный вклад Smart Detection заключается в следующем: (i) Моделирование, разработка и проверка системы обнаружения выполняются с использованием индивидуализированного набора данных и трех других хорошо известных наборов данных, называемых CIC-DoS, CICIDS2017, и CSE-CIC-IDS2018, где система получает случайные онлайн-выборки сетевого трафика и классифицирует их как DoS-атаки или обычные.(ii) Предлагаемая система обнаружения отличается от других подходов ранним выявлением множества объемных атак, таких как TCP-флуд, UDP-флуд и HTTP-флуд, а также скрытых атак, таких как медленные заголовки HTTP, медленное тело HTTP и HTTP. медленное чтение даже при низкой частоте дискретизации трафика. Кроме того, Smart Detection совместим с существующей интернет-инфраструктурой и не требует обновлений программного или аппаратного обеспечения у интернет-провайдеров. При этом в предлагаемой системе используются такие передовые технологии, как ML и NFV.(iii) В отличие от существующих поставщиков услуг безопасности, предлагаемая система не требует перенаправления трафика или посредничества при подключении. Конфиденциальность данных гарантируется на всех этапах. Во-первых, система случайным образом обрабатывает лишь небольшую часть сетевого трафика. Во-вторых, он не выполняет глубокую проверку пакетов. Вместо этого Smart Detection анализирует только данные заголовка сетевого уровня. (Iv) Рассматривается распознавание образов обычного сетевого трафика и несколько типов DoS-атак. В результате создается новая база данных сигнатур, которая используется Smart Detection и может применяться к другим системам.(v) Был разработан подход к автоматическому выбору признаков с использованием метода перекрестной проверки для поиска моделей, которые соответствуют определенным критериям качества классификации. Этот подход использовался для определения подписей, принятых в Smart Detection.

    2. Связанные работы и история вопроса

    Исследования по обнаружению вторжений в компьютерные сети широко обсуждаются в литературе. В последние годы было предложено несколько методов обнаружения и стратегий защиты. Исследования в литературе классифицируют IDS как системы на основе сигнатур, на основе аномалий и гибридные системы.Первый тип идентифицирует потенциальные атаки, сравнивая текущие наблюдаемые события с сохраненными сигнатурами. Второй обнаруживает аномалии, выявляя значительные отклонения между предварительно установленным нормальным профилем и текущими событиями. Во всех случаях будет сгенерировано предупреждение, если какая-либо подпись будет сопоставлена ​​или если произойдет отклонение выше установленного порога. Основное преимущество сигнатурного подхода — низкий уровень ложных срабатываний. Однако задача состоит в том, чтобы написать сигнатуру, охватывающую все возможные варианты атаки.Напротив, подход, основанный на аномалиях, позволяет обнаруживать неизвестные атаки, но он требует больше вычислительных ресурсов и часто вызывает больше ложных тревог. Гибридные решения пытаются использовать преимущества обоих методов [11, 30]. DoS-атаки — это особый тип сетевого вторжения, который привлек внимание академических кругов, о чем свидетельствуют недавние исследования сетевых приложений, беспроводных сетей, облачных вычислений и больших данных [8, 13, 14, 31].

    В последнее десятилетие в литературе было предложено несколько стратегий классификации DDoS-атак.Тем не менее, атаки DDoS-лавинной рассылки были дополнительно изучены и были разделены на две категории в зависимости от уровня протокола, на который нацелена [3] 🙁 i) DDoS-атаки на сетевом / транспортном уровне: такие атаки в основном запускаются с использованием протокола управления передачей (TCP ), Протоколом дейтаграмм пользователя (UDP), протоколом управляющих сообщений Интернета (ICMP) и пакетами протокола системы доменных имен (DNS). (Ii) DDoS-атаки на уровне приложений: такие атаки направлены на нарушение работы законных служб пользователя путем истощения ресурсов сервера. ресурсы, e.g., сокеты, центральный процессор (ЦП), память, пропускная способность диска / базы данных и пропускная способность ввода / вывода (I / O). DDoS-атаки на уровне приложений обычно используют меньшую полосу пропускания и носят более скрытый характер, чем объемные атаки, поскольку они очень похожи на безопасный трафик.

    Самая большая проблема в борьбе с DDoS-атаками заключается в раннем обнаружении и смягчении последствий атак как можно ближе к их источнику; однако реализация комплексного решения, учитывающего эти особенности, еще не достигнута [3, 32].

    Некоторые недавние работы вдохновили на разработку системы Smart Detection. Эти подходы перечислены в таблице 1 для сравнения.


    Ссылки Набор данных Онлайн L / H DoS Выборка

    [16] CIC-DoS
    [33] Нет
    [34] MIT Lincoln, FIFA98, DDoSTB, CAIDA
    [35] Индивидуальный (разработан авторами)
    [36] Индивидуальный (разработан авторами)
    [37] CICIDS2017
    Предлагаемый подход CIC-DoS, CICIDS2017, CSE-CIC-IDS2018, индивидуально 9 0017

    Методика на основе протокола передачи гипертекста (HTTP-) [16] была предложена для обнаружения атак флуда на веб-серверах с использованием выборки данных.Авторы использовали алгоритм CUMSUM, чтобы определить, является ли анализируемый трафик нормальным или является DoS-атакой, сосредоточив внимание на двух характеристиках: количестве запросов прикладного уровня и количестве пакетов с размером полезной нагрузки, равным нулю. Результаты показали уровень обнаружения от 80 до 88% при частоте выборки 20%. Несмотря на то, что в нем были достигнуты важные успехи, предлагаемый метод не кажется применимым в системах автоматического смягчения, особенно в производственных средах, которые не поддерживают высокие частоты дискретизации.

    D-FACE — это система совместной защиты [34], которая использует метрики обобщенной энтропии (GE) и обобщенного информационного расстояния (GID) для обнаружения различных типов DDoS-атак и флэш-событий (FE). В этом контексте FE похож на объемный DDoS, когда тысячи законных пользователей одновременно пытаются получить доступ к определенному вычислительному ресурсу, например, веб-сайту. Результаты показывают, что D-FACE может обнаруживать DDoS-атаки и FE. Хотя в работе представлены соответствующие вклады, при проверке использовались устаревшие наборы данных.Кроме того, предлагаемый подход к совместной работе требует высокой степени участия интернет-провайдеров, поэтому он ограничивает промышленное использование решения.

    Система Antidose [33] представляет собой средство взаимодействия между уязвимой периферийной службой и косвенно связанной автономной системой (AS), которая позволяет AS уверенно применять локальные правила фильтрации под управлением удаленной службы. Система была оценена с помощью Mininet, но набор контрольных данных не использовался. Подход, предложенный авторами, встречает сильное сопротивление со стороны интернет-провайдеров по двум причинам: первая — это требование обновления программного и аппаратного обеспечения, а вторая — отсутствие контроля над политиками управления локальным трафиком.

    Система SkyShield [35] была предложена для обнаружения и смягчения DDoS-атак на уровне приложений. На этапе обнаружения SkyShield использует расхождение между двумя хэш-таблицами (эскизами) для обнаружения аномалий, вызванных хостами злоумышленников. На этапе смягчения последствий в качестве механизмов защиты используются фильтрация, белые списки, черные списки и CAPTCHA. Система была оценена с использованием индивидуальных наборов данных. SkyShield сосредоточился на уровне приложений, а точнее на протоколе HTTP, поэтому предлагаемая система уязвима для лавинной рассылки на сетевом и транспортном уровнях.

    Umbrella [36] разрабатывает многоуровневую архитектуру защиты для защиты от широкого спектра DDoS-атак. Авторы предложили подход, основанный на обнаружении и защите исключительно на стороне жертвы. Система была оценена с использованием специализированного тестового стенда с точки зрения управления трафиком. Авторы утверждают, что система способна противостоять массовым атакам. Однако этот подход широко используется в промышленности и оказался неэффективным против действительно массовых DDoS-атак.

    Недавно полууправляемая система машинного обучения обратилась к классификации DDoS-атак.В этом подходе для оценки показателей производительности системы использовался набор данных CICIDS2017 [37]. Несмотря на то, что в работе рассматриваются недавние векторы DoS-атак, эффективность этого метода в сети не оценивалась. Наконец, таблица 1 суммирует эти недавние работы, подход которых связан с предложением этой статьи.

    В таблице 1 Online указывает, что предлагаемая система была протестирована в онлайн-экспериментах, и набор данных информирует набор данных, используемый для проверки, в то время как L / H DoS указывает, обнаруживает ли он медленные и сильные DDoS-атаки.Выборка указывает, используется ли какой-либо метод выборки сетевого трафика.

    Судя по открытым вопросам в литературе и недавним специализированным отчетам, DoS-атаки могут оставаться в Интернете в течение некоторого времени. Решение этой проблемы включает принятие практических и экономически жизнеспособных стратегий обнаружения и смягчения последствий. Кроме того, эти подходы должны использовать существующую инфраструктуру провайдеров и реализовываться с учетом новых научных и технологических тенденций.

    3.Smart Detection

    Smart Detection разработан для современной совместной борьбы с DDoS-атаками в Интернете. При таком подходе система собирает образцы сетевого трафика и классифицирует их. Сообщения с уведомлениями об атаках передаются через облачную платформу для удобного использования системами защиты управления трафиком. Весь процесс показан на рисунке 1.


    Ядро системы обнаружения состоит из набора данных подписи (SDS) и алгоритма машинного обучения (MLA).На рисунке 2 показаны важные этапы от построения модели до работы системы.


    Во-первых, обычный трафик и сигнатуры DDoS были извлечены, помечены и сохранены в базе данных. Затем был создан SDS с использованием методов выбора признаков. Наконец, наиболее точный MLA был выбран, обучен и загружен в систему классификации трафика.

    Архитектура системы обнаружения была разработана для работы с выборками сетевого трафика, предоставленными стандартными промышленными протоколами выборки трафика, собранными с сетевых устройств.Непомеченные выборки принимаются и группируются в таблицах потоков в буфере приемника. Таким образом, когда длина таблицы больше или равна эталонному значению, они представляются классификатору, ответственному за их маркировку, как показано на рисунке 3. Если таблица потоков истекает, она может быть обработана еще раз. Возникновение небольших таблиц потоков выше при более низких частотах выборки или при некоторых типах DoS-атак, например, при атаках SYN flood. В таблице 2 приведены параметры точной настройки системы.


    Поток

    Параметр Описание

    Минимальная длина стола потока
    Максимальная длина стола потока
    время действия таблицы

    Полный алгоритм системы обнаружения представлен на рисунке 4.Во время каждого цикла процесса обнаружения образцы трафика принимаются и сохраняются в таблице потоков. Для каждого нового потока уникальный идентификатор (FlowID) вычисляется на основе кортежа из 5 (src_IP, dst_IP, src_port, dst_port и transport_protocol) на шагах 1 и 2. Если это новый поток, т. Е. Нет никаких другая таблица потоков хранится с тем же идентификатором FlowID, таблица потоков регистрируется в буфере общей памяти. В противном случае, если существует таблица потоков, зарегистрированная с тем же FlowID, например, с ранее вычисленным, данные нового потока будут объединены с данными в существующей таблице потоков на этапах 3 и 4.После операции слияния, если длина таблицы больше или равна контрольному значению (), таблица потоков классифицируется, и если обнаруживается, что это атака, отправляется уведомление. В противном случае он вставляется обратно в буфер разделяемой памяти. Между тем, на шаге 7 задача очистки ищет таблицы потоков с истекшим сроком действия в общем буфере, то есть таблицы потоков, которые превышают время истечения срока действия system (). Для каждой таблицы потоков с истекшим сроком действия система проверяет длину таблицы. Если длина таблицы потоков меньше или равна минимальному эталонному значению (), эта таблица потоков будет обработана на шаге 8.Новый FlowID вычисляется с использованием трех кортежей (src_IP, dst_IP и transport_protocol), поскольку таблица потоков возвращается к шагам 3 и 4.


    3.1. Выборка трафика

    Smart Detection использует метод выборки сетевого трафика, потому что обработка всех пакетов в сети может быть вычислительно затратной задачей, даже если анализируются только заголовки пакетов. Во многих случаях выполнение глубокого осмотра и анализа области данных на уровне приложения невозможно для систем обнаружения.Среди протоколов, принятых в отрасли для выборки сетевого трафика, в современных устройствах широко используется протокол sFlow. Метод, используемый sFlow, называется отбором проб n -out-of- N . В этом методе выбирается n выборок из N пакетов. Один из способов получить простую случайную выборку — это случайным образом сгенерировать n различных чисел в диапазоне от 1 до N , а затем выбрать все пакеты с положением пакета, равным одному из значений n .Эта процедура повторяется для каждых N пакетов. Кроме того, в этом подходе фиксируется размер выборки [38].

    Система мониторинга sFlow состоит из агента (встроенного в коммутатор, маршрутизатор или независимый зонд) и сборщика. Архитектура, используемая в системе мониторинга, предназначена для обеспечения непрерывного сетевого мониторинга высокоскоростных коммутируемых и маршрутизируемых устройств. Агент использует технологию выборки для сбора статистики трафика с отслеживаемого устройства и пересылки ее в систему сбора [39].

    3.2. Извлечение признаков

    В стратегиях контролируемой классификации для обучения модели классификатора требуется набор примеров. Этот набор обычно определяется как база данных сигнатур. Каждый экземпляр базы данных имеет набор характеристик или переменных, связанных с меткой или классом. В этой работе цель состоит в том, чтобы определить характеристики сетевого трафика, которые могут отличить нормальное поведение сети от DoS-атак. Исследование сосредоточено на анализе переменных заголовков пакетов сетевого и транспортного уровня архитектуры TCP / IP, поскольку это позволяет экономить вычислительные ресурсы и упрощает развертывание в сетях ISP.

    В сетях, совместимых с IPv4, протоколами сетевого и транспортного уровня являются IP, TCP и UDP, которые указаны в RFC 791 [40], RFC 793 [41] и RFC 768 [42] соответственно. Вместе такие протоколы имеют в общей сложности 25 переменных заголовка. Однако широко используемые протоколы выборки сетевого трафика, такие как NetFlow [43] и sFlow [39], используют только часть этих переменных в процессе выборки. Обычно семь используемых переменных — это IP-адреса источника и назначения, порты источника и назначения, протокол транспортного уровня, размер IP-пакета и флаги TCP.

    IP-адреса источника и получателя не очень полезны для определения поведения сетевого трафика в среде Интернет, что сокращает количество переменных, доступных для анализа, до пяти в наиболее распространенных случаях. На основе пяти переменных, которые в основном используются протоколами мониторинга потока, были получены 33 переменные, как описано в таблице 3, в которых используются статистические показатели, отражающие изменчивость данных. В контексте расчета переменных базы данных ссылки на среднее, медианное значение, дисперсию (var) и стандартное отклонение (std) следует интерпретировать как выборочные меры.


    # Переменная Деталь

    01 ip_proto Нормализованный номер протокола IP
    02 ip_len_mean длина
    03 ip_len_median Медиана длины IP
    04 ip_len_var Разница длины IP
    05 ip_len_std Stand.отклонение длины IP
    06 ip_len_entropy Энтропия длины IP
    07 ip_len_cv Coeff. изменения длины IP
    08 ip_len_cvq Квантильный коэфф. длины IP
    09 ip_len_rte Скорость изменения длины IP
    10 sport_mean Среднее значение порта src
    11 sport_median Среднее значение порта src
    12 sport_var Разница src port
    13 sport_std Стенд.отклонение порта src
    14 sport_entropy Энтропия порта src
    15 sport_cv Coeff. изменения порта src
    16 sport_cvq Квантильный коэфф. порта src
    17 sport_rte Скорость изменения порта src
    18 dport_mean Среднее значение dest. порт
    19 dport_median Медиана dest.порт
    20 dport_var Разница в назнач. порт
    21 dport_std Стенд. отклонение дест. порт
    22 dport_entropy Энтропия dest. порт
    23 dport_cv Coeff. вариации дест. порт
    24 dport_cvq Квантильный коэфф. дест. порт
    25 dport_rte Скорость изменения dest.порт
    26 tcp_flags_mean Среднее значение флагов TCP
    27 tcp_flags_median Медиана флагов TCP
    28 tcp_flags_var tcp_flags_std Подставка. отклонение TCP-флагов
    30 tcp_flags_entropy Энтропия TCP-флагов
    31 tcp_flags_cv Coeff.изменения флагов TCP
    32 tcp_flags_cvq Квантильный коэфф. флагов TCP
    33 tcp_flags_rte Изменение скорости флагов TCP

    Переменная с именем протокол представляет собой простую нормализацию поля протокола, извлеченного из заголовков пакетов транспортного уровня в форма: где — код протокола, а K — константа нормализации, установленная на значение 1000.Например, и в протоколах TCP и UDP соответственно.

    С четырьмя основными переменными, которые в основном используются при мониторинге потока, можно рассчитать следующие связанные статистические измерения: (i) Энтропия: энтропия переменной рассчитывается по формуле, где X — это интересующая переменная, например , порт источника. (ii) Коэффициент вариации: коэффициент вариации рассчитывается по формуле где — оценочное стандартное отклонение, а — оценочное среднее значение переменной.(iii) Квантильный коэффициент: этот параметр определяется здесь как где — выборка p -квантиль, выражается как [44] с порядковой статистикой независимых наблюдений,, и f — дробная часть индекса. окружены символами и. (iv) Скорость изменения: этот показатель определяется как (v), где — количество уникальных значений, а — общее количество X значений.

    Трафик данных с нормальным поведением активности был извлечен из набора данных ISCXIDS2012 [45].Трафик данных с поведением DoS был получен в лабораторно контролируемой среде с использованием таких инструментов, как hping3 [46], hulk [47], Goldeneye [48] и slowhttptest [49].

    Такие процессы, как извлечение, преобразование и маркировка экземпляров базы данных, суммированы на рисунке 5. Необработанный сетевой трафик был извлечен из файлов захвата, поскольку затем пакеты были сгруппированы в сеансы. Для каждого сеанса был рассчитан один экземпляр базы данных дескрипторов, содержащий все переменные, перечисленные в таблице 3.В этом исследовании считалось, что только сеансы с пятью сотнями пакетов или выше лучше представляют каждый тип сетевого трафика.


    Окончательная база данных содержит примеры нормального трафика (23 088 экземпляров), атак TCP-флуда (14 988 экземпляров), UDP-флуд (6894 экземпляра), HTTP-потока (347 экземпляров) и медленного HTTP-трафика (183 экземпляра).

    3.3. Выбор признаков и MLA

    Выбор признаков является важным шагом в процессе распознавания образов и состоит из определения минимально возможного набора переменных, способных эффективно описывать набор классов [50].Несколько методов выбора переменных доступны в литературе и реализованы в программных библиотеках как scikit-learn [51]. В данной работе выбор переменных проводился в два этапа. Во-первых, рекурсивное исключение признаков с перекрестной проверкой (RFECV) использовалось с некоторыми алгоритмами машинного обучения, широко используемыми в научной литературе, например, случайный лес (RF), логистическая регрессия (LR), AdaBoost, стохастический градиентный спуск (SGD), решение дерево (DTree) и перцептрон. RF получил более высокую точность с использованием 28 переменных, в то время как AdaBoost выбрал семь переменных, но получил более низкую точность, как показано в таблице 4.На втором этапе был проведен тест выбора новой функции с RF с использованием предложенного алгоритма 1.


    # MLA Количество элементов Точность

    1 РФ 28 0,996010
    2 DTree 25 0,994182
    3 LR 26 0.972327
    4 SGD 16 0,969474
    5 Персептрон 28 0,937256
    6 AdaBoost 7 0,931131
    Входные данные : дескрипторы базы данных, порог важности переменных, порог точности и количество раундов
    Выходные данные : выбранные переменные
    (1) начало
    (2) Создать пустой оптимизированный набор моделей ;
    (3) для от до Количество раундов до
    (4) Определите все переменные базы данных дескрипторов как текущие переменные ;
    (5) в то время как True до
    (6) Разделение набора данных в разделах для обучения и тестирования ;
    (7) Создайте и обучите модель с помощью раздела обучающих данных ;
    (8) Выберите наиболее важные переменные из обученной модели ;
    (9) Вычислить совокупную важность переменных из обученной модели ;
    (10) если max ( кумулятивная важность переменных ) < Порог важности переменной затем
    (11) Выход из цикла ;
    (12) конец
    (13) Обучите модель, используя только самые важные переменные ;
    (14) Протестируйте обученную модель и рассчитайте точность ;
    (15) если Расчетная точность < Порог точности затем
    (16) Выход из цикла ;
    (17) конец
    (18) Добавить текущую модель в набор оптимизированных моделей ;
    (19) Определите наиболее важные переменные из обученной модели как текущие переменные ;
    (20) конец
    (21) конец
    (22) Сгруппировать модели по количеству переменных ;
    (23) Удалить выбросы из сгруппированного набора моделей ;
    (24) Выберите группу моделей с наибольшей частотой и количество их переменных «N» ;
    (25) Ранжируйте переменные по среднему значению важности, вычисленному на шаге 7 ;
    (26) Вернуть N наиболее важных переменных ;
    (27) конец

    В предложенном подходе к выбору признаков с использованием RF количество переменных было уменьшено с 28 до 20 с небольшим увеличением точности, как показано в таблице 5 .Предлагаемый алгоритм был выполнен с использованием следующих входных параметров: 1000 раундов, 99% важности переменных, 95% глобальной точности и 85% точности для каждого класса. На рисунке 6 показано, что в большинстве протестированных моделей использовалось 20 переменных. Однако в каждой модели использовались определенные наборы переменных. Чтобы выбрать наиболее релевантные переменные из выбранных моделей, был использован критерий важности радиочастотной переменной, как описано в строке 25 алгоритма 1. Окончательный результат выбора характеристик показан на рисунке 7.


    # MLA Кол-во элементов Точность

    1 RF 20 0,999363
    2 DTree 20 0,999011
    3 Персептрон 20 0,996000
    4 SGD 20 0.986989
    5 LR 20 0,982704
    6 AdaBoost 20 0,956512


    7 Результаты показывают310 получили более высокую точность, чем другие алгоритмы. Хотя он использует больше переменных, чем SGD и AdaBoost, низкий уровень ложных тревог является основным требованием для систем обнаружения DDoS. В этом случае RF оказался лучшим вариантом алгоритма для системы Smart Detection.Случайный лес — это алгоритм обучения с учителем, который строит большое количество деревьев случайных решений и объединяет их вместе, чтобы делать прогнозы. Каждое дерево обучается на случайном подмножестве общего набора помеченных выборок. В процессе классификации класс, получивший наибольшее количество голосов среди всех деревьев в модели, указывает результат классификатора [52]. В предлагаемом алгоритме системы обнаружения, показанном на рисунке 4, RF используется для классификации сетевого трафика в режиме онлайн, задачи, которая требует вычислительной эффективности и высокой скорости попадания.

    4. Результаты

    Сетевой трафик был классифицирован системой обнаружения в контролируемой сетевой среде с использованием различных частот дискретизации. В экспериментах использовался необработанный сетевой трафик наборов данных CIC-DoS [16], CICIDS2017 [25] и CSE-CIC-IDS2018 [25], а также необработанный сетевой трафик, захваченный в настраиваемых экспериментах на стенде. Система Smart Detection достигла высокой точности и низкого уровня ложных срабатываний. Эксперименты проводились с использованием двух боксов Virtual Linux, в каждом из которых использовалось 8 виртуальных процессоров (vCPU) с 8 ГБ ОЗУ.

    4.1. Описание эталонных наборов данных

    Было проведено множество различных наборов данных, таких как DARPA (Лаборатория Линкольна 1998-99), KDD′99 (Калифорнийский университет, Ирвин 1998-99) и LBNL (Национальная лаборатория Лоуренса Беркли и ICSI 2004-2005). используются исследователями для оценки эффективности предложенных ими подходов к обнаружению и предотвращению вторжений. Однако многие такие наборы данных устарели и ненадежны для использования [25]. В этом исследовании использовались наборы данных CIC-DoS, CICIDS2017 и CSE-CIC-IDS2018, а также индивидуальный набор данных, поскольку они включают современные угрозы и методы DoS.

    4.1.1. Набор данных ISCXIDS2012

    Набор данных IDS 2012 Центра передового опыта в области информационной безопасности (ISCX) (ISCXIDS2012) был создан в Университете Нью-Брансуика для обеспечения современного эталонного теста. Набор данных отслеживал реальные пакеты в течение семи дней сетевой активности, включая протоколы HTTP, SMTP, SSH, IMAP, POP3 и FTP, охватывающие различные сценарии обычных и вредоносных действий. ISCXIDS2012 состоит из маркированных сетевых трассировок, включая полезные данные полного пакета в формате pcap, и является общедоступным (https: // www.unb.ca/cic/datasets/ids.html) [45]. В этой работе основное внимание уделяется обычной деятельности файла pcap ISCXIDS2012 для извлечения подписей, а точнее файла данных за пятницу, 06.11.2010.

    4.1.2. Набор данных CIC-DoS

    Набор данных CIC-DoS фокусируется на DoS-атаках на уровне приложений, смешанных с трассировками, защищенными от атак набора данных ISCXIDS2012. Четыре вида атак были произведены с помощью различных инструментов, что дало 8 различных атак DoS с уровня приложения [16]. Полученный набор содержит 24 часа сетевого трафика с общим размером 4.6 ГБ и находится в открытом доступе (https://www.unb.ca/cic/datasets/dos-dataset.html). Сводка событий атак и инструментов, используемых в CIC-DoS, представлена ​​в таблице 6.


    Атака и инструмент События

    ddossim (ddossim ) 2
    Улучшенный DoS GET (Goldeneye [48]) 3
    DoS GET (hulk [47]) 4
    Медленное тело (медленное тело2) 4
    Медленное чтение (медленное чтение) 2
    Медленные заголовки (медленные заголовки) 5
    Руди (руди) 4
    Slowloris (slowloris) 2

    При выполнении атак малого объема с использованием инструмента slowhttptest [49] было принято значение по умолчанию 50 соединений на атаку, что сделало атаки более безопасными. акы по [16].

    4.1.3. Набор данных CICIDS2017

    Набор данных CICIDS2017 был недавно разработан ISCX и содержит безопасный трафик и самые современные распространенные атаки. Этот новый набор данных IDS включает семь общих обновленных семейств атак, которые соответствуют реальным критериям и являются общедоступными (http://www.unb.ca/cic/datasets/IDS2017.html) [25].

    Эта работа посвящена вредоносным действиям DoS в файле захвата среды, 5 июля 2017 г., которые состоят из пяти DoS / DDoS-атак и широкого спектра обычного сетевого трафика.Результирующий набор содержит 8 часов сетевого трафика с общим размером 13 ГБ. Используемые инструменты атаки включают slowloris, Slowhttptest, Hulk, GoldenEye и Heartbleed.

    4.1.4. Набор данных CSE-CIC-IDS2018

    Этот набор данных является совместным проектом организации по обеспечению безопасности связи (CSE) и Канадского института кибербезопасности (CIC). Окончательный набор данных включает семь различных сценариев атак: грубая сила, Heartbleed, ботнет, DoS, DDoS, веб-атаки и проникновение в сеть изнутри.Атакующая инфраструктура включает 50 машин, а организация-жертва имеет 5 отделов и включает 420 машин и 30 серверов. Исследовательский документ, описывающий детали анализа набора данных и аналогичные связанные принципы, был опубликован [25]. Все данные общедоступны (https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html).

    Эта работа посвящена вредоносным действиям DoS / DDoS в пятницу, 16 февраля 2018 г., и во вторник, 20 февраля 2018 г., при захвате файлов. Используемые инструменты атаки включают SlowHTTPTest, Slowhttptest, Hulk, LOIC и HOIC.

    4.1.5. Настраиваемый набор данных

    Настроенный набор данных был разработан в контролируемой сетевой среде, как показано на рисунке 8. VLAN 10, 20, 30 и 40 используются в качестве хостов-жертв. VLAN 165 предназначена для пользователей академического подразделения. VLAN 60 используется в качестве атакующего хоста, тогда как мониторинг происходит в VLAN 1. Все сети имеют постоянный доступ к Интернету.


    План атаки был настроен таким образом, что одна атака генерируется каждые 30 минут, всего 48 атак за 24 часа, начиная с 00 ч 00 мин и заканчивая 23 ч 59 мин.Все атаки были выполнены хостом злоумышленника 172.16.60.100, во время которого он не передавал законный трафик жертвам. Инструменты атаки были параметризованы для создания скрытых маломощных, средних или легких режимов и массивных атак большого объема. Десять вариантов атак на основе протоколов и приложений были приняты с использованием четырех инструментов атаки, как показано в таблице 7. Продолжительность атак на основе протоколов и массовых атак на основе приложений составляла 30 секунд, в то время как атаки малых объемов на основе приложений колеблется от 30 до 240 секунд.

    900 13

    Атака и инструмент События

    TCP SYN flood (hping3 [46]) 4
    TCP SYN flood — легкий режим (hping3 [46]) 4
    TCP ACK-флуд (hping3 [46]) 4
    UDP-флуд (hping3 [46]) 4
    UDP-флуд- случайный dst порт (hping3 [46]) 4
    Улучшенный DoS GET (Goldeneye [48]) 5
    DoS GET (hulk [47]) 4
    Медленные заголовки ( slowhttptest [49]) 5
    Медленное тело (slowhttptest [49]) 5
    Атака по дальности (slowhttptest [49]) 4
    Медленное чтение (slowhttptest [49]) 5

    При выполнении атак малого объема с использованием инструмента slowhttptest [49] количество параметров соединения было принято равным 1500 вместо значения по умолчанию, соответствующего 50 соединениям.

    4.2. Онлайн-эксперименты

    Онлайн-эксперименты были выполнены в контролируемой лабораторной среде в соответствии со следующей методологией проверки: (1) Необработанные данные сетевого трафика получены для анализа в формате файла pcap. (2) План атаки с указанием источника, пункта назначения и т. Д. Рисуется тип атаки и соответствующая длительность для трафика, указанного на шаге 1. (3) Настроена среда для повторной обработки и классификации трафика. (4) Трафик обрабатывается и классифицируется.(5) Производительность системы оценивается должным образом путем сравнения выходных данных шага 4 с планом атаки, описанным на шаге 2.

    Следуя этой методологии проверки, были использованы источники захвата трафика: CIC-DoS, CICIDS2017, CSE-CIC- IDS2018 и настроенный набор данных, таким образом выполняя шаги 1 и 2. Среда для повторной обработки и классификации трафика, как описано в шаге 3, была настроена с использованием двух виртуальных Linux-серверов, работающих под управлением Open Virtual Switch (OVS) [28], программного обеспечения TcpReplay [53] и систему Smart Detection, как показано на рисунке 9.


    При повторной обработке, классификации и оценке трафика на этапах 4 и 5, трафик необработанных данных воспроизводился программным обеспечением TcpReplay в конкретном порту OVS и отбирался агентом sFlow для OVS. Отобранный трафик отправлялся в систему Smart Detection, и результат классификации сравнивался с планом атаки. На рисунке 9 показаны процедуры, выполняемые с помощью предлагаемой методологии валидации. Файл необработанного сетевого трафика повторно обрабатывается на VM-01, а агент sFlow собирает образцы трафика и отправляет их в Smart Detection на VM-02.

    4.2.1. Настройка системы

    Система интеллектуального обнаружения имеет три основных параметра, которые напрямую влияют на ее работу. Эти параметры, показанные в таблице 1, позволяют пользователю откалибровать систему обнаружения в соответствии с операционной средой. Например, в сценариях, когда SR слишком низкий, а SR слишком большой, образцы трафика отбрасываются перед обработкой классификатором. С другой стороны, если оно слишком мало, FAR увеличивается, потому что у классификатора мало данных для анализа.В случае медленного DDoS, низкий SR и большой также уменьшают скорость обнаружения атак из-за времени истечения срока действия таблицы потоков в памяти ().

    Итак, несколько экспериментов по калибровке системы были выполнены с использованием (i) SR 1%, 5%, 10% и 20%; (ii) параметр 25, 50 и 100; и (iii) 2, 5 и 10 секунд в тестовой среде. Наиболее сбалансированный результат был получен с, и.

    4.2.2. Метрики оценки

    Производительность системы оценивалась с использованием метрик Precision (PREC), Recall (REC) и F-Measure (F1), представленных в литературе [54, 55].PREC измеряет способность избежать ложных срабатываний, а REC измеряет чувствительность системы. F1 — это среднее гармоническое значение между PREC и REC. В этом контексте (i) истинно положительный (TP) — это правильно спрогнозированный трафик атаки, (ii) истинно отрицательный (TN) — это нормальный трафик, также правильно спрогнозированный, (iii) ложноположительный (FP) — это нормальный трафик, спрогнозированный неправильно, и (iv) ложноотрицательный (FN) — неверный прогноз трафика атаки. Эти метрики вычислялись по следующим выражениям:

    Кроме того, использовались показатели частоты обнаружения (DR) и частоты ложных тревог (FAR).DR — это соотношение между количеством атак, обнаруженных системой, и фактическим количеством выполненных атак. FAR — это соотношение между FP и суммой FP и TN. Эти метрики были вычислены с помощью следующих выражений: где — количество обнаруженных атак, — общее количество выполненных атак. Где FP соответствует ложноположительным классификациям, а TN — истинно-положительным классификациям.

    Расчеты DR и FAR предполагают, что во время атаки от злоумышленника к жертве отправлялся только вредоносный трафик.

    4.3. Результаты и обсуждение

    Предлагаемый подход был оценен с использованием вышеупомянутых наборов данных, настройки системы и показателей. В таблице 8 приведены характеристики системы для каждого набора данных.


    Набор данных DR FAR PREC F1

    CIC-DoS 0,936 0,0004 0,999999
    CICIDS2017 0,800 0,002 0,992 0,992
    CSE-CIC-IDS2018 1.000 0,000 1.000 1.000
    0,995 0,995

    Как видно, лучшая производительность была получена в наборе данных CSE-CIC-IDS2018 с DR 100% и FAR 0.000%, а PREC — 100%. В ходе анализа было выявлено небольшое количество нормального сетевого трафика и четко определенных всплесков вредоносного трафика. Такое поведение облегчает обнаружение системой и оправдывает достигнутый высокий процент попаданий. Однако несколько более низкая производительность была получена в настроенном наборе данных и наборе данных CIC-DoS с DR 96,5% и 93,6%, FAR 0,2% и 0,04% и PREC 99,5% и 99,9% соответственно. В этих наборах данных больше обычного трафика и различных типов атак, включая скрытые атаки на уровне приложений.В этом более реалистичном сценарии предложенная система имела некоторые сбои в обнаружении, но все же обеспечивала конкурентоспособные характеристики. С другой стороны, худший результат был получен с набором данных CICIDS2017 с 80% DR, 2% FAR и 99,2% PREC. Этот набор данных отражает более реалистичный сетевой сценарий, который включает в себя обычный трафик, смешанный с большим и малым вредоносным трафиком со скрытым поведением, таким как медленные атаки на уровне приложений. Даже в этом случае предлагаемая система обнаружила 4 из 5 атак с PREC более 90% и FAR менее 1%, что показывает, что этот метод осуществим.

    Для обсуждения онлайн-обнаружения и потребления вычислительных ресурсов во время экспериментов был выбран набор данных CICIDS2017, потому что он достаточно реалистичен, недавний и суммирует основные векторы DoS-атак. Даже в самом неблагоприятном сценарии эксперимент был завершен нормально, как показано на рисунках 10 и 11. Общий сетевой трафик показан на рисунке 10 (a), а на рисунке 10 (b) выделен выбранный трафик, отправленный в систему обнаружения. Как видно, для сетевого трафика 81.3 Мбит / с система обнаружения получает только 1,74 Мбит / с, что делает этот подход масштабируемым. Общий рейтинг трафика показан на рисунке 11 (a), а на рисунке 11 (b) исключительно выделена оценка вредоносного трафика. Можно сказать, что система эффективно отличила обычный трафик от DoS-атак, поскольку из-за всех выполненных атак не была обнаружена только атака Heartbleed, выделенная на рисунке 10 (b) между 15 часами и 16 часами. Этот вид атаки в первую очередь предназначен для сбора данных путем использования уязвимостей программного обеспечения OpenSSL, как описано в CVE-2014-0160, хотя он также может предполагать поведение DDoS-атаки, как и в любом приложении.Однако в этом случае система выдала ложноотрицательный результат. Наиболее очевидными причинами этого FN являются (i) выполнение атаки Heartbleed без использования DoS или (ii) статистическое совпадение при выборке трафика. В первом случае атака осуществляется с использованием легитимных и обычных соединений, а во втором случае собранные образцы совпадают с легитимными сигнатурами трафика.

    Что касается использования ресурсов, система оставалась стабильной во время эксперимента, как показано на рисунке 11 (c), с небольшими колебаниями в использовании ЦП.

    Наконец, система Smart Detection была протестирована с использованием сетевого сетевого трафика в четырех различных сценариях. Результаты, представленные в таблице 8, показывают, что система может отличать легитимный трафик от различных типов DoS / DDoS-атак, таких как TCP-флуд, UDP-флуд, HTTP-флуд и медленный HTTP, со значительной точностью. Эксперименты также подчеркнули важность настройки параметров и. Эти переменные коррелируют с частотой дискретизации сетевого трафика (SR) и напрямую влияют на скорость обнаружения и точность системы.

    4.3.1. Дополнительное сравнение

    По сравнению с некоторыми недавними аналогичными работами, доступными в литературе, подход, представленный в этой работе, вполне конкурентоспособен с точки зрения оцененных показателей производительности, как показано в Таблице 9.


    Работа Набор данных DR FAR PREC

    [16] CIC-DoS 0.7690 Н / Д Н / Д
    [37] CICIDS2017 Н / Д Н / Д 0,8210
    Предлагаемый подход CIC-DoS 0,9360 0,0004 0,9990
    Предлагаемый подход CICIDS2017 0,8000 0,0020 0,9920

    Сравнение не совсем справедливо, поскольку экспериментальные сценарии и данные были немного разные, но этого достаточно, чтобы дать возможность оценить полученные результаты.Например, в автономных экспериментах, выполненных с набором данных CIC-DoS в [16], DR составлял 76,92% с использованием SR 20%, в то время как предлагаемая система получила онлайн-DR 90% для атак с FAR 1,8%. используя ту же технику отбора проб. В [37] PREC 82,1% был получен с использованием набора данных CICIDS2017 в автономном и несэмплированном анализе. В этой работе предложенный метод получил PREC 99,9%, что можно считать конкурентоспособным для онлайн-системы обнаружения, основанной на выборках сетевого трафика.Кроме того, в экспериментах с набором данных CICIDS2017, где скорость легитимного трафика аналогична скорости трафика атаки, согласно рисункам 10 (b), 11 (a) и 11 (b), система также смогла различить вредоносный трафик. от нормального трафика, вроде изученного в лекции [34].

    5. Заключение

    В этой статье представлена ​​система Smart Detection, онлайн-подход к обнаружению DoS / DDoS-атак. Программное обеспечение использует алгоритм случайного дерева леса для классификации сетевого трафика на основе выборок, взятых протоколом sFlow непосредственно с сетевых устройств.Было проведено несколько экспериментов для калибровки и оценки производительности системы. Результаты показали, что предложенный метод осуществим и обеспечивает более высокую производительность по сравнению с некоторыми недавними и актуальными подходами, доступными в литературе.

    Предложенная система была оценена на основе трех наборов данных тестов обнаружения вторжений, а именно CIC-DoS, CICIDS2017 и CSE-CIC-IDS2018, и смогла классифицировать различные типы DoS / DDoS-атак, такие как TCP-флуд, UDP-флуд. , HTTP-флуд и HTTP медленно.Кроме того, эффективность предложенного метода сравнивалась с недавними и родственными подходами. Основываясь на результатах экспериментов, подход Smart Detection обеспечивает улучшенные DR, FAR и PREC. Например, в наборах данных CIC-DoS и CSE-CIC-IDS2018 предложенная система получила DR и PREC выше 93% с FAR менее 1%. Несмотря на то, что система достигла значительных результатов в своем масштабе, она нуждается в некоторых улучшениях, таких как лучшая частота попаданий среди классов атак и механизм автоматической калибровки параметров, который максимизирует скорость обнаружения атак.

    Будущие работы включают анализ DDoS-атак на основе уязвимостей сервисов, таких как Heartbleed и веб-атака грубой силы, улучшение многоклассовой классификации, самоконфигурацию системы, разработку методов корреляции срабатывающих сигналов тревоги и формулирование защитных мер. .

    Доступность данных

    Мы создали индивидуальный набор данных и алгоритм выбора переменных и использовали четыре дополнительных набора данных для подтверждения результатов этого исследования.Настроенный набор данных, используемый для подтверждения результатов этого исследования, был депонирован в репозитории порта данных IEEE (https://doi.org/10.24433/CO.0280398.v2). Алгоритм выбора функций, использованный для подтверждения выводов этого исследования, размещен в репозитории Code Ocean (https://doi.org/10.24433/CO.0280398.v2). Наборы контрольных данных, использованные для подтверждения результатов этого исследования, были размещены в общедоступном репозитории Канадского института кибербезопасности следующим образом: (1) набор данных ISCXIDS2012 (https: // www.unb.ca/cic/datasets/ids.html), (2) набор данных CIC-DoS (https://www.unb.ca/cic/datasets/dos-dataset.html), (3) набор данных CICIDS2017 ( http://www.unb.ca/cic/datasets/IDS2017.html) и (4) набор данных CSE-CIC-IDS2018 (https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html ).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.

    Финансирование

    Это исследование частично финансировалось Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Бразилия (CAPES), финансовый код 001.

    Благодарности

    Авторы хотели бы поблагодарить Digital Metropolis Institute (IMD / UFRN) и Центр высокопроизводительных вычислений UFRN (NPAD / UFRN) за общую поддержку, оказанную этой работе, а также Канадский институт кибербезопасности (CIC / UNB) для публичного обмена наборами данных.

    Границы | Сон Бога: как религия и наука видят осознанные сновидения и другие состояния сознания во время сна?

    «Мифы — это общественные мечты, мечты — частные мифы»

    Джозеф Кэмпбелл — Сила мифа (1988)

    «Во сне… у нас есть источник всей метафизики.Без этой мечты людей никогда бы не подтолкнули к анализу мира. Даже различие между душой и телом полностью связано с примитивным представлением о сновидении, а также с гипотезой воплощенной души, откуда возникли все суеверия, а также, вероятно, веры в бога. «Мертвые все еще живы: они являются живым во сне». Так рассуждало человечество в свое время и на протяжении многих тысяч лет » Фридрих Ницше — Человек, слишком человечный (1878)

    Введение

    Термин «осознанное сновидение» (LD) был введен Ван Иденом (1913) для описания своего рода сновидения, во время которого «реинтеграция психических функций настолько завершена, что спящий может вспомнить дневную жизнь и свое собственное состояние. состояние совершенного осознания и способность направлять свое внимание и пытаться совершать различные акты свободной воли »(Van Eeden, 1913, стр.446). Согласно LaBerge et al. (1986) LD просто «спит, осознавая, что спит». Объективное изучение LD начали проводить в работах Хирна (1978) и Лабержа (1980a, b), которые разработали методику, состоящую в инструктировании сновидящих добровольно двигать глазами, чтобы показать, что они стали ясными. Несмотря на то, что эти первые научные отчеты были недавними, LD описывались различными религиями гораздо дольше. В этой статье мы рассмотрим, как индуизм, буддизм, иудаизм, христианство, ислам и спиритизм интерпретируют сны, LD и другие состояния сознания во время сна.

    Индуизм

    Индуизм зародился в Индии примерно 3500 лет назад и называется Санатана Дхарма (на санскрите :), что означает «вечный закон». Как и большинство древних обществ, индуисты считали сновидения божественными и пророческими и одним из самых надежных источников понимания (Freud, 1900; Ribeiro, 2019). Индусы интерпретируют сны и весь мир как иллюзии, созданные Богом по имени Вишну (Shulman and Stroumsa, 1999). В мистических текстах, известных как Упанишады, сновидения становятся личным эмпирическим путем к осознанию иллюзорной природы себя и всей реальности.

    Интересно, что индуисты делят сознание на бодрствование, сновидение и глубокий сон и считают, что и сновидения, и глубокий сон более важны, чем бодрствование. Это противоположно западной культуре, которая рассматривает бодрствование как основное состояние — синоним «настоящего», сон как дополнительное состояние, а сновидения — как «нереальные» (Bulkeley, 2008). Некоторые практикующие индуисты считают, что только в глубоком сне мы можем полностью освободиться от мыслей, но не во время бодрствования и сновидений. Они также считают, что существует определенная форма сознания во время глубокого сна, но невозможно иметь LD в этом состоянии (Sharma, 2006).Фактически, исследования показали, что LD, объективно показываемый техникой движений глаз (Hearne, 1978; LaBerge, 1980a, b; Mota-Rolim, 2020), уже был описан в начале сна (стадия N1), легком сне (N2) и сна с быстрым движением глаз (REM), но не во время глубокого сна (N3) (LaBerge et al., 1981a, b; Stumbrys and Erlacher, 2012; Mota-Rolim et al., 2015; Baird et al., 2019) . Однако это все еще спорно, особенно если принять во внимание индуистскую традицию духовного сна: Йога-нидру. Современные тексты рассматривают йога-нидру как своего рода состояние LD, в котором образы сновидений имеют место для практикующего, который не идентифицирует их и не привязывается к ним, оставаясь объективным наблюдателем (Miller, 2005; Hoye and Reddy, 2016).

    Также известная как «йогический сон», йога-нидра (санскрит 🙂 означает «блаженное расслабление» и считается одним из путей достижения состояния самадхи или самореализации (Сарасвати и Хити, 1984). Йога-нидра впервые упоминается в Упанишадах, которые являются частью Вед — древних санскритских текстов, содержащих самые старые писания индуизма (Desai, 2017). Интересно, что йога-мантра ОМ / АУМ относится к различным состояниям сознания: «А» (пробуждение), «У» (сновидение), «М» (глубокий сон).Четвертое состояние, Турия или Трансцендентное состояние, представлено комбинацией АУМ (Шарма, 2018). В Бхагавад-гите, одном из самых священных и почитаемых индуистских текстов, Бог Кришна находится в Йога-нидре, когда принц Арджуна впервые встречает его: полусонный.

    Основатель современной практики йога-нидры разделил ее на восемь шагов, которые в основном состоят из внимания к различным частям тела, дыхания и выполнения визуализаций, лежа на полу в шавасане (поза трупа), чтобы наблюдать за своим телом. реакция разума (Сарасвати и Хити, 1984).Фактически, один из этих шагов, называемый «вращением сознания», является разновидностью древней тантрической практики «Ньяса», что означает «привести ум к этой точке» (Rani et al., 2011). Однако есть и другие способы практики йога-нидры, например, описанный в гималайской традиции, заключающийся в использовании дыхания для концентрации внимания на аджне (точке между бровями), вишуддхе (горле) и анахате (сердце). чакры. Считается, что ему предшествуют две подготовительные практики, называемые Шавятра и Шиталикарана.В первом случае внимание проходит через тело в 61 точке. Термин «шава» означает «труп», а «ятра» — «путешествие». Во втором случае дыхание определенным образом распространяется от разных частей тела. Термин «шиталикарана» происходит от санскритского глагола «шиталикароти», что означает «охлаждать или успокаивать». Йога-нидра также считается состоянием сознания во время глубокого сна, которое, как считается, ведет к самореализации (Grouven, 2018).

    Один из главных споров в классической индийской философии заключается в том, присутствует ли сознание в глубоком сне.Философские школы Адвайта Веданты и Йоги утверждают, что сознание присутствует во сне без сновидений, тогда как школа Ньяя утверждает, что это не так (Thompson, 2015). С другой стороны, термин «наблюдение сна» описывает сосуществование трансцендентного сознания и сна. Согласно Александру (1988) и Трэвису (1994), во сне существует три типа сознания: LD; наблюдение сновидения — переживание тихого, умиротворенного внутреннего осознания или бодрствования, полностью отделенного от сна; или наблюдение за глубоким сном — переживанием тихого, умиротворенного внутреннего состояния осознанности во время сна без сновидений.Недавние работы также считают, что есть форма сознания во сне без сновидений (Windt et al., 2016; Siclari et al., 2017). В одном исследовании с йогом Свами Рамой ученые обнаружили, что он запомнил все, что происходило с ним в состоянии йогического сна, в котором ЭЭГ показала 40% активности дельта-волн, что напоминает глубокий сон. Он смог процитировать 9 из 10 предложений, данных ему в этом состоянии (Ancoli et al., 2012), подтверждая наблюдение, что информация может влиять на нас, даже когда мы находимся в «бессознательном» состоянии (Ruch and Henke, 2020 ).

    В другом исследовании был получен аналогичный результат с другой техникой, называемой Трансцендентальной Медитацией, которая использует мантры (Woolfolk, 1975) и преследует ту же цель, что и Йога-нидра (Cranson et al., 1991). Авторы обнаружили, что 11 практикующих, практикующих долгое время, смогли сообщить о том, что они были осведомлены во время сна, по сравнению с 9 практикующими краткосрочными практиками и 11 непрактикующими. Записи ЭЭГ показали, что во время глубокого сна экспериментальная группа (длительные медитирующие) имела большую тета-альфа-активность одновременно с дельта-активностью и более низким мышечным тонусом по сравнению с другими группами (краткосрочными и непрактикующими).Авторы предположили, что трансцендентное сознание во время сна отличается от LD, поскольку последнее происходит почти исключительно во время фазовых REM и чаще во время более поздних периодов REM (Mason et al., 1997; Baird et al., 2019). Наконец, исследования практик медитации осознанности также эмпирически подтверждают возможность своего рода сознания в глубоком сне (Tang et al., 2015). Согласно Томпсону (2015), опытные медитаторы иногда сообщают, что «наблюдают за сном», когда они не испытывают определенного содержания мыслей или образов.У этих участников были различия в активности ЭЭГ во время сна по сравнению с людьми, не практикующими медитацию, и неопытными медитаторами, например, повышенная активность в гамма-диапазоне (Mason et al., 1997; Ferrarelli et al., 2013; Dentico et al., 2016; Maruthai et al. др., 2016).

    Другое исследование показало, что в группе с высокой прозрачностью обнаружен увеличенный объем серого вещества в лобно-полярной коре (BA9 / 10) по сравнению с группой с низкой прозрачностью. Кроме того, сигнал, зависящий от уровня кислорода в крови, увеличивался в этой области мозга во время мониторинга мыслей в обеих группах, и даже больше в группе с высокой ясностью.Авторы предполагают, что метакогнитивные практики и LD имеют общие нейронные системы, в частности, в области мониторинга мысли (Филевич и др., 2015). Также сообщалось, что частота LD более положительно связана с состоянием внимательного присутствия, а не с состоянием принимающего ума. Однако остается неясным, влияет ли на отношения между внимательностью и LD реальная практика медитации, кроме индивидуальных предрасположенностей (Stumbrys et al., 2015).

    Буддизм

    Буддизм зародился около 2500 лет назад в Индии, и сегодня он делится на три ветви: Тхеравада (Школа старейшин), Махаяна (Великая колесница) и Ваджраяна (Алмазная колесница).Школа Ваджраяны была основана в Тибете в VIII веке и положила начало тибетскому буддизму, который практикует йогу сновидений на санскрите — технику медитации, направленную на развитие осознания во время состояния сна. Любопытно, что сам Будда известен как «Пробужденный» или «Просветленный», оба связаны со словом «ясный», как в LD (Rosch, 2014).

    Практика йоги сновидений состоит из четырех этапов. Однако, прежде чем практиковать йогу сновидений, Лаберж (2003) описывает две подготовительные техники.В первом случае сновидец должен распознать сон по мере того, как он разворачивается, и некоторые техники, такие как медитация перед сном, могут помочь (LaBerge, 1980b). Затем сновидец должен попытаться преодолеть все возможные страхи, когда становится ясным, стремясь предотвратить пробуждение — частый нежелательный результат, особенно у неопытных осознанных сновидцев (Mota-Rolim et al., 2013). После этих подготовительных техник сновидец может начать первую стадию, на которой нужно созерцать сон и размышлять о том, насколько он похож или не похож на реальную жизнь, поскольку оба являются иллюзиями, которые постоянно меняются, что является фундаментальной концепцией буддизма.Посредством этого предыдущего прозрения сновидец должен попытаться контролировать содержание онейра. Этот этап особенно важен для тех, кто страдает от повторяющихся кошмаров, потому что, придя в сознание во время кошмара, сновидец может научиться не бояться, поскольку ничто не может причинить реальный физический вред во сне. Другие возможности включают превращение кошмара в хороший сон или просто пробуждение (Mota-Rolim and Araujo, 2013; Macêdo et al., 2019). На третьей стадии сновидец должен признать, что тело сновидения не имеет материальной субстанции, и ту же идею можно применить к другим людям или объектам во сне.Наконец, на четвертой и последней стадии сновидец должен попытаться визуализировать божеств, таких как Буда, и тогда произойдет откровение (LaBerge, 2003).

    Существует связь между распространением LD и практикой медитации (Gackenbach, 1981, 1990; Hunt, 1991; Mota-Rolim et al., 2013; Sparrow et al., 2018). Одно из возможных объяснений состоит в том, что у опытных медитаторов повышенная плотность быстрых движений глаз во время быстрого сна (Mason et al., 1997). Это может увеличить частоту LD, поскольку LD связана с фазовым (активированным) REM-сном, т.е.е., периоды быстрого сна с быстрым движением глаз (LaBerge, 1980a; LaBerge et al., 1981b, 1986). Нейропсихологические механизмы, лежащие в основе этого открытия, еще не ясны, но, возможно, они связаны с тем фактом, что фазовый быстрый сон имеет вегетативную активацию, напоминающую бодрствование, и что LD, по-видимому, представляет собой смесь (Voss et al., 2009) или переходная фаза (Mota-Rolim, 2020) между быстрым сном и бодрствованием. Другое объяснение состоит в том, что LD увеличивает мощность в альфа-диапазоне (8–12 Гц) (Ogilvie et al., 1982; Tyson et al., 1984; Mota-Rolim et al., 2008), что также наблюдалось в расслабленном состоянии бодрствования с закрытыми глазами (Berger, 1929; Adrian and Matthews, 1934) и во время медитации (Varela et al., 1945). Кроме того, медитативные состояния «сосредоточенного внимания» (Гималайская йога), «открытого наблюдения» (Випассана) и «открытого осознавания» (Иша Шунья Йога) демонстрируют повышенную глобальную согласованность в гамма-диапазоне (Vivot et al., 2020), что также наблюдалось во время LD (Mota-Rolim et al., 2008; Voss et al., 2009). Большая способность к умственному контролю проявляется как у опытных практиков медитации, так и у тех, кто часто видит осознанные сновидения (Blagrove and Tucker, 1994; Blagrove and Hartnell, 2000).Наконец, связь между медитацией и LD осуществляется через развитие метакогнитивных способностей, таких как внимательность (Filevich et al., 2015; Stumbrys et al., 2015). Эти различные альтернативные объяснения не обязательно исключают друг друга.

    Лидер тибетского буддизма сегодня, Тензин Гьяцо, четырнадцатый Далай-лама, поддержал западные исследования LD как потенциального моста между современной наукой и древней религиозной мудростью. Когда его попросили описать его взгляды на LD, Далай-лама ответил:

    «Говорят, что существует связь между сновидениями, с одной стороны, и грубым и тонким уровнями тела, с другой.Но также говорят, что существует такое понятие, как «особое состояние сна». В этом состоянии «особое тело сновидения» создается из ума и жизненной энергии (праны) внутри тела. Это особое тело сновидений способно полностью отделяться от грубого физического тела и путешествовать в другом месте. Один из способов развития этого особого тела сновидений — это, прежде всего, распознать сон как сновидение, когда он происходит. Затем вы обнаруживаете, что мечта податлива, и прилагаете усилия, чтобы обрести контроль над ней. Постепенно вы становитесь очень искусными в этом, увеличивая свою способность контролировать содержание сновидения так, чтобы оно соответствовало вашим собственным желаниям.В конце концов, можно отделить тело своей мечты от грубого физического тела ».

    Другая актуальная тибетская буддийская йога касается полезных техник для достижения LD. В так называемой тибетской йоге сна и наблюдение сна, и LD используются для развития гибкости ума. Согласно Wangyal и Dahlby (1998) гибкость разума является важнейшей характеристикой для релятивизации того, как обстоят дела в этом мире, и, таким образом, для лучшего управления нашими чувствами и привязанностью к вещам. Как следствие, культивирование свидетельствования во сне в начале и LD в конце ночи может привести к благосклонности, проложившей путь к просветлению.Таким образом, согласно Вангьялу, практикующие йогу сна могут собирать полезные плоды для просветления с помощью этой практики, что является разумной альтернативой практикам без особого акцента и без культивирования особых снов. Преимущество этих практик подчеркивается в том, что практикующий может тренировать технику трансформирующей психической йоги, даже когда вы ложитесь спать во сне. Таким образом, тибетские йоги разработали особую классификацию сновидений, как: (1) обычные сновидения (как осознанные, так и неосознанные), (2) сновидения ясности (как осознанные, так и неосознанные) и (3) ясные сновидения. мечты (только в виде LD).Как сообщают Wangyal и Dahlby (1998), сны о различиях в ясности по сравнению с обычными сновидениями основываются на большей стабильности практикующего и на появлении особых образов и следов, которые «представляют доступное знание непосредственно из сознания ниже уровня обычного я». . » Наконец, сны ясного света — это особый вид снов, которые «случаются, когда кто-то находится далеко на своем пути». Этот сон появляется, когда практикующий переживает недвойственные состояния ума, а также является недвойственным сном: практикующий «не воссоздается как наблюдающий субъект по отношению к сну как объекту, ни как субъект в мире реальности. мечта », интегрированная с недвойственным состоянием.

    Для того, чтобы развить эти состояния осознанного и неосознанного сновидения, практикующий ориентирован на выполнение различных техник йоги, которые включают в себя спокойную медитацию и упражнения на гибкость разума в течение дня (например, воображение мира и себя как сновидения). ), осознание и запоминание снов, а во время сна визуализация тибетских символов (покалывания) и слогов, связанных с частями тела, в четыре разных момента ночи (Wangyal and Dahlby, 1998).Осознанные сновидения, согласно этой традиции, должны возникать особенно в последнюю часть ночи, в явном совпадении с классическим физиологическим возникновением более устойчивых эпизодов быстрого сна.

    В этом контексте мы утверждаем, что научное исследование тибетских практик йоги сна могло бы ответить на важные вопросы нейробиологии. С помощью ЭЭГ и сканирования функциональной анатомии мы можем лучше понять нейронную динамику этих состояний как у опытных практиков, так и у новичков.Мы можем обратиться к каждой из четырех практик визуализации этой тибетской йоги сна во время сна и понять их нейронные сигнатуры. Кроме того, мы можем лучше понять, каким образом практики, связанные с LD, могут влиять на нейропластичность, и могут ли они работать в качестве метода смягчения состояний тревоги и депрессии, или могут ли они быть полезным инструментом в современном обществе для развития большей эмоциональной стабильности и самосознания. -контроль. Как и в случае с классическими техниками внимательности, которые возникли из древних азиатских традиций, чтобы быть адаптированными для мирской практики в этом неспокойном мире двадцать первого века, аналогичная адаптация тибетских йог сна и сновидений (с возможными эффектами нейропластичности, продемонстрированными исследованиями нейробиологии), могли бы добавить дополнительные мышцы, чтобы предотвратить широкое распространение психических заболеваний в наше время.

    Эти экспериментальные подходы к сновидению, рассматривающие его как область сознания, которую можно активно исследовать и намеренно культивировать, сильно отличаются от подхода, разработанного в традиционных авраамических религиях, как будет показано в следующих разделах.

    Иудаизм и христианство

    Иудаизм зародился примерно 3800 лет назад, когда Авраам заключил завет с Богом. Христианство берет свое начало в иудаизме около 2000 лет назад. Иудаизм и христианство монотеистические и имеют общие корни в Ветхом Завете.Знаки Бога в иудаизме можно получить через видения, голоса и, конечно же, через сны. Подход к сновидениям в иудаизме и христианстве явно отличается от подходов двух традиционных индийских религий, упомянутых выше. И в буддизме, и в индуизме сны используются как инструменты для расширения сознания и достижения самоконтроля, как часть пути к просветлению или овладению телом и разумом (Лаберж, 1980b; Сарасвати и Хити, 1984). В иудаизме и христианстве сновидения служат прежде всего средством общения между людьми и Богом.Сны могут принимать разные формы — визуальные образы, слуховые команды, пугающие кошмары, — но общая черта — это откровение от божественного к сновидцу.

    В Ветхом и Новом Завете слово «сон» встречается более ста раз. Евреи, вавилоняне и древние египтяне разделяли традиции толкования снов. Как показано в толковании снов египетского фараона Иосифом (Быт. 1–41) и в толковании сна Навуходоносора Даниилом (Даниил 2: 43–45), еврейский народ чрезвычайно преуспел в обретении чужеземной благодати. правители через овладение толкованием сновидений, оказывая влияние на государственную политику.В Египте Иосиф истолковал сон о семи толстых коровах, съеденных семью тощими коровами, как предсказание 7 лет изобилия, за которыми последуют 7 лет голода; и рекомендовал строительство силосов для хранения зерна. В Вавилоне Даниил интерпретировал сон царя об огромной статуе, пораженной камнем, как предсказательное описание будущих поколений и царств. Однако, несмотря на критическую важность сновидений в библейских текстах, мы не нашли прямого намёка на LD.

    То же самое верно и в отношении ссылок на сны в Новом Завете, которых меньше, чем в Ветхом Завете, но которые передают ту же основную тему человеческого и божественного общения.В этом теологическом контексте LD кажется менее актуальным, потому что послания Бога могут быть эффективно доставлены в неосознанных сновидениях. Более высокие уровни сознания в состоянии сна на самом деле не имеют значения; важно вспомнить сон после пробуждения и правильно истолковать его божественное значение. Например, в Числах 12: 6: «И он сказал: теперь послушайте мои слова: если будет среди вас пророк, Я, Господь, откроюсь ему в видении и буду говорить с ним во сне».

    Это различие проиллюстрировано раннехристианским богословом Августином Гиппопотамом (354–430 гг. Н. Э.) В письме, в котором он упоминает переживание LD с другом, который сомневался в учении о вечной душе.Во сне появляется ангельский юноша и приводит его в состояние осознанного осознания:

    «Как когда вы спите и лежите на своей постели, эти глаза вашего тела теперь не работают и ничего не делают, и все же у вас есть глаза, которыми вы смотрите на меня и наслаждаетесь этим видением, так после вашей смерти, пока ваши телесные глаза будешь полностью бездействующим, ты будешь в тебе жизнью, которой ты еще будешь жить, и способностью восприятия, с помощью которой ты все еще будешь воспринимать. Поэтому остерегайтесь после этого сомневаться в том, продолжится ли жизнь человека после смерти.»(Цитируется по Балкли, 2008 г., стр. 181)

    Августин ясно признает феномен LD, сознательного самосознания во сне, и все же в его религиозном мировоззрении он имеет совершенно иное значение с индуистской и буддийской точки зрения. Для Августина LD — это своего рода превью загробной жизни, когда душа полностью отделяется от тела. Опыт LD подтверждает то, что христиане уже должны знать. Здесь нет интереса к изучению LD за пределами этих богословских пределов, и, вероятно, именно поэтому в христианстве / иудаизме не хватает научных работ, посвященных этому опыту.

    Ислам

    Члены исламской веры верят, что слово Бога (Аллаха) было открыто человечеству Пророком Мухаммедом в 610 году нашей эры, продолжая и завершая откровения, начатые в иудейской и христианской религиях. Важно отметить, что это произошло после визита архангела Гавриила к Мухаммеду, который, по мнению многих, был сном (Hermansen, 2001). Более того, считается, что до этого первого откровения Мухаммед видел множество снов, наполненных духовным смыслом, которые побудили его начать проповедь.В Коране , священной книге ислама, прочитанной Пророком, сны работают как способ общения Бога с людьми, как это также происходит в еврейской Торе и христианском Новом Завете. Сны также цитируются примерно в отрывках Корана, , и, несмотря на то, что они встречаются значительно реже, чем в Библии, их применение зависит от способности правильно интерпретировать их метафорическое содержание, в зависимости от личных и косвенных знаний сновидца (Балкли , 2002), как это было подчеркнуто Фрейдом (1900) и признано современной нейробиологией (Ribeiro, 2019).Как сказал Пророк, сон вступит в силу в зависимости от того, как его истолковать, а сон покоится на перьях птицы и не вступит в силу, если он не связан с кем-то. С другой стороны, есть сны, которые носят более прямой характер и не нуждаются в толковании, например, знаменитый сон, в котором Аллах велит Аврааму принести в жертву своего сына (Bulkeley, 2002). Кроме того, есть стратегии, которые помогут вынашивать хорошие сны. Например, хадисов, текстов побуждают практикующих стараться спать в состоянии ритуальной чистоты, чтобы видеть хорошие сны.

    Таким образом, в исламе сны используются так же, как и в библейских текстах: для интерпретации или как прямые сообщения. Кроме того, в некоторых исламских традициях не поощряются дискуссии о сновидениях, содержащих явно плохое или «неприятное содержание», потому что эти сны интерпретируются как вызванные сатаной. Столкнувшись с плохим сном, сновидца поощряют читать Qŕan и делать пожертвования, чтобы избавиться от содержания этого плохого сна, вместо того, чтобы обсуждать их с другими людьми.

    В исламской традиции есть некоторые ссылки на LD, сделанные в основном суфийским мастером Ибн Эль-Араби (1165–1240).Эль-Араби утверждал, что у него сильное ясное воображение и множество визионерских переживаний, таких как тот, в котором он видел ангела Гавриила, как и Мухаммед. Эль-Араби разделил сны на три основных типа. Первые — это «обычные» сны, которые создаются воображением на основе повседневного жизненного опыта, но с символическим содержанием, представляющим наши желания, очень похожим на психоаналитический взгляд (Jung, 1957; Freud, 1900). Второй тип сновидений гораздо более важен и отражает «Вселенскую душу» — своего рода абстрактные рассуждения, которые раскрывают фундаментальные истины о реальности, но которые также были искажены человеческим воображением и, следовательно, требуют интерпретации, чтобы раскрыть то, что на самом деле символические образы иметь в виду.Последний тип сновидений включает ясное видение божественной истины без искажений или символизма (Bulkeley, 2002). Что касается LD, Эль-Араби считал, что они также очень важны, и однажды сказал: «Человек должен контролировать свои мысли во сне. Тренировка этой бдительности (…) принесет большую пользу человеку. Каждый должен приложить усилия для достижения этой столь ценной способности »(Gackenbach and LaBerge, 1988).

    Согласно Хермансену (1997, стр. 27), «суфийская традиция специально культивировала сохранение некоторых« способностей наблюдателя »во время стадии сна с помощью методов физического лишения, таких как голодание и бодрствование в течение ночи, а также такие упражнения, как самовоспоминание.Индийские суфийские ордена, которые мигрировали на Запад, также разработали много обучения LD. Согласно Пиор Виалат Хан, сновидица, способная сохранять сосредоточенность и ясность, способна работать с символами Мира образов и осознанно участвовать в своем собственном процессе духовного развития (Хан, 1991). Другое движение, Золотой суфийский центр, вдохновленный духовным лидером Ллевеллином Воан-Ли (1990, 1991), включил работу сновидений в свои традиции. Практики включают как совместное использование, так и коллективную интерпретацию снов, а также индукцию LD.Есть даже более ранние корни LD в суфизме, восходящие к средневековым исламским культурным традициям, которые имели некоторый контакт с индуистскими учениями и практиками. Несомненно, есть параллели между аспектами индуизма и суфийскими поисками культивирования необычных состояний сознания, как в бодрствовании, так и во сне, с конечной целью прямой встречи с глубочайшими силами божественного. К сожалению, об этом исламском опыте нет научных работ.

    Спиритизм

    Тремя основными авраамическими религиями в хронологическом порядке основания являются иудаизм, христианство и ислам, как указывалось ранее.Однако из этих трех хорошо известных религий есть ряд относительно второстепенных, таких как спиритизм, основанная на христианстве религия, созданная Алланом Кардеком в 1857 году во Франции. Спиритизм в настоящее время распространен в основном в Бразилии благодаря работе «медиумов» Чико Ксавьера, Вальдо Виейры и многих других. Медиумы — это те, кто может устанавливать контакт между живыми и духами мертвых. Спиритизм утверждает, что человеческая душа (или дух) может «покинуть физическое тело», как при внетелесных переживаниях (ВТО), и выполнять «астральные проекции» (Blackmore, 1982).ВТО обычно запускается переживанием «автоскопии», этимологией которого является «наблюдение за собой». ВТО можно определить как вид двойника, то есть другого «я», которое менее реально, чем исходное «я» (Blackmore, 1982), или переживания видения собственного тела в внеличностном пространстве (Blanke et al. ., 2004).

    Основываясь на сообщениях об опытах аутоскопии во время сна, особенно тех, в которых сновидящие видят себя лежащими на кровати и спящими, спиритизм утверждает, что дух естественным образом отделяется от тела во время сна, что объясняет некоторые аспекты феноменологии сновидений.Например, иррациональный и запутанный аспект сновидений был бы воспоминанием о том, что видел Дух, но его грубое физическое тело не могло сохранить впечатления, захваченные Духом, которые могли бы объяснить огромные пробелы в памяти в отчетах сновидений. Кроме того, сторонники спиритизма утверждают, что во время сна наш дух общается с другими духами, помимо возможности посещать другие миры и заглядывать в прошлое и будущее (de Sá and Mota-Rolim, 2015). Интересно, что некоторые ветви спиритизма утверждают, что LD будет последней стадией перед этим переживанием «выхода из физического тела».Однако для тех, кто верит в спиритизм, LD не будет «реальным», потому что это всего лишь сон по сравнению с астральной проекцией. Другое отличие состоит в том, что во время LD можно контролировать (с различной степенью) онейрическое содержание, чего не могло бы случиться в «истинном» ВТО, происходящем во время сна (Vieira, 2002).

    Современные исследования подтвердили, что ВТО может происходить в состоянии бодрствования (Ehrsson, 2007), во сне (Blackmore, 1982) или во сне (Irwin, 1988; LaBerge et al., 1988; де Са и Мота-Ролим, 2016). По мнению Левитана и соавт. (1999), ВТО также может произойти во время некоторого LD, и оба могут иметь некоторые общие черты, такие как паралич сна, вибрации и ощущение выхода из тела. Эти авторы исследовали связь между ВТО и ЛД в двух исследованиях. В первом авторы проанализировали содержание сновидения и обнаружили, что из 107 эпизодов LD, записанных в лаборатории, 10 (9,3%) были квалифицированы как ВТО. Во втором исследовании Левитан и его коллеги провели опрос с участием 604 человек и обнаружили, что частота ВТО была аналогична частоте, наблюдаемой в первом исследовании, что подтверждает связь между ВТО и LD.Авторы считают, что любое состояние, сочетающее высокий уровень корковой активации с низким уровнем осведомленности о теле, может вызвать ВТО (Levitan et al., 1999).

    ВТО связаны с функцией височно-теменного соединения, мультимодальной области мозга, которая объединяет визуальную, тактильную, проприоцептивную, слуховую и вестибулярную информацию (обрабатываемую затылочной, теменной и височной корой), способствуя самосознанию и внутренним образам тела. (Бланке и Мор, 2005).ВТО можно вызвать искусственно, нарушив височно-теменную область с помощью магнитной (Blanke et al., 2005) или электрической (De Ridder et al., 2007) стимуляции. Гораздо более простой способ вызвать ВТО был разработан Эрссоном (2007), который использовал стекло, которое показывало участникам изображение с камеры, расположенной у них на спине. Стоя позади участника, Эрссон манипулировал двумя пластиковыми палками, одна из которых касалась груди участника, а другая совершала аналогичное движение перед камерами, направляя палку в место под ними.Такое синхронное движение вызывало своего рода когнитивный диссонанс или неправильную интерпретацию: участники чувствовали, как будто их «иллюзорное тело», созданное камерами, было их реальным телом, таким образом сообщая о ВТО. Весьма вероятно, что ВТО вовлечены в практику спиритизма.

    Подобные исследования подчеркивают, что можно узнать, применив научные методы к изучению сновидений в религиозном контексте. Это особенно верно, когда мы смотрим за пределы основных мировых религий индуизма, буддизма, иудаизма, христианства и ислама.Для небольших религиозных движений, таких как спиритизм, сны — очень привлекательный ресурс. Сновидения могут предоставить прямые, глубоко персонализированные средства доступа к мощным духовным энергиям и способам более высокого осознания. Антропология сновидений предлагает доказательства LD в небольших обществах и коренных сообществах по всему миру (Lohmann, 2003). В этих традициях упор в практике LD часто делается на шаманскую работу по исцелению, пророчеству и наделению духовной силой. Во время шаманских ритуалов часто наблюдается использование веществ, изменяющих сознание, таких как аяуаска, и существует тесная феноменологическая связь между сновидениями, особенно LD, и психоделическим опытом (Kraehenmann, 2017).Этот активный, целеустремленный подход к сновидениям ближе к индуизму и буддизму, чем к авраамическим верованиям, но с меньшим интересом к метафизике и большим к прагматическим вызовам этого мира.

    Заключение и перспективы

    В трех авраамических монотеизмах — иудаизме, христианстве и исламе — основное внимание уделяется толкованию снов для понимания настоящего и предсказания будущего. С другой стороны, в традиционных индийских религиях, таких как буддизм и индуизм, существуют специфические и хорошо задокументированные методы для индукции LD.Это говорит о том, что в то время как монотеистические религии связаны с пониманием воли Бога, в политеистических или атеистических верованиях Индии делается упор на культивирование самосознания. В культурах коренных народов и меньших религиозных традициях, таких как спиритизм, подход к LD имеет тенденцию быть менее абстрактным и более сосредоточенным на реагировании на личные и общественные проблемы. В свете этих различий было бы интересно исследовать, коррелируют ли религиозные верования и практики людей с их частотой LD.Основываясь на предшествующем историческом обзоре, мы могли бы предположить, что у членов авраамических традиций меньше опыта LD, а у представителей таких традиций, как индуизм, буддизм и спиритизм, больше LD. Однако для продолжения этого направления расследования также потребуется учитывать значительное количество людей, не принадлежащих ни к какой религиозной традиции. Нерелигиозные составляют значительную часть населения в современных обществах, и возможно, что частота LD выше среди нерелигиозных людей, чем среди тех, кто является частью формальной религиозной традиции.

    Этот исторический обзор ясно показывает, что LD не является современным изобретением. Человеческое понимание LD и экспериментирование с ним насчитывают тысячи лет. Эти данные подтверждают идею о том, что LD является естественной, хотя и довольно редкой, особенностью цикла сна человека. В этом обзоре также подчеркивается межкультурный факт, что LD регулярно вызывает духовные отклики даже среди людей, формально не являющихся религиозными. В появлении сознания во сне есть что-то такое, что почти автоматически вызывает чувство глубокого удивления по поводу фундаментальной природы разума и космоса.Сегодня люди продолжают выражать схожие чувства по поводу своего опыта LD. Одна из проблем, стоящих перед современными научными исследователями, заключается в том, как объяснить мощное влияние LD на высшие уровни концептуального мышления, от истоков истории до наших дней.

    Авторские взносы

    Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.

    Финансирование

    Авторы получали финансирование от Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient fico e Tecnológico (CNPq), Financiadora de Estudos e Projetos do Ministologia de Apoio à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Norte (FAPERN).SR была специально поддержана грантами CNPq 308775 / 2015-5 и 408145 / 2016-1, CAPES-SticAMSud, Fundação de Amparo à Pesquisa do Rio Grande do Norte, грантом Pronem 003/2011, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado Грант Сан-Паулу № 2013 / 07699-0 Центр нейроматематики, Программа латиноамериканских стипендиатов Pew и награда Google Latin America Research Award 2017. Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке. рукописи.BL-S финансировался INCT 2014: Translacional em Medicina (процесс 14 / 50891-1).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Список литературы

    Александр, К. (1988). Концептуальный и феноменологический анализ чистого сознания во время сна. Lucidity Lett. 7, 39–43.

    Google Scholar

    Анколи, С., Пепер, Э., и Куинн, М. (2012). Интеграция разума и тела: важные материалы по биологической обратной связи. Берлин: Springer Science & Business Media.

    Google Scholar

    Бергер, Х. (1929). На электроэнцефалограмме человека. Arch. Психиатрия 87: 527.

    Google Scholar

    Блэкмор, С. (1982). За пределами тела: исследование внетелесных переживаний. Чикаго, Иллинойс: Чикагская академия.

    Google Scholar

    Благрово, м.и Хартнелл, С. Дж. (2000). Осознанные сновидения: ассоциации с внутренним локусом контроля, потребностью в познании и творчестве. чел. Индив. Отличаются. 28, 41–47. DOI: 10.1016 / s0191-8869 (99) 00078-1

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Blagrove, M., and Tucker, M. (1994). Индивидуальные различия в локусе контроля и сообщениях об осознанных сновидениях. чел. Индив. Отличаются. 16, 981–984. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (94)-9

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бланке, О., и Мор, К. (2005). Вне телесный опыт, геаутоскопия и аутоскопические галлюцинации неврологического происхождения влияют на нейрокогнитивные механизмы телесного осознания и самосознания. Brain Res. Ред. 50, 184–199. DOI: 10.1016 / j.brainresrev.2005.05.008

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бланке, О., Мор, К., Мишель, К. М., ПаскуальЛеоне, А., Брюггер, П., Зеек, М. и др. (2005). Связывание внетелесного опыта и самообработки с мысленными образами собственного тела в височно-теменной области. J. Neurosci. 25, 550–557. DOI: 10.1523 / jneurosci.2612-04.2005

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Балкли, К. (2002). Размышления о традициях мечты ислама. Гипноз сна 4: 1.

    Google Scholar

    Балкли, К. (2008). Сновидения в мировых религиях: сравнительная история. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Нью-Йоркского университета.

    Google Scholar

    Крэнсон, Р. У., Орм-Джонсон, Д.W., Gackenbach, J., Dillbeck, M.C., Jones, C.H., и Alexander, C.N. (1991). Трансцендентальная медитация и повышение эффективности показателей, связанных с интеллектом: продольное исследование. чел. Индив. Отличаются. 12, 1105–1116. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (91)

    -i

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Де Риддер, Д., Ван Лаэр, К., Дюпон, П., Меновски, Т., и Ван де Хейнинг, П. (2007). Визуализация внетелесных переживаний в мозгу. N. Engl. J. Med. 357, 1829–1833.DOI: 10.1056 / nejmoa070010

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    де Са, Дж. Ф., и Мота-Ролим, С. А. (2015). Experiências fora do corporation: aspectos históricos e neurocientíficos. Ciên. Cogn. 20, 189–198. DOI: 10.1590 / s0101-328

    000100013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дентико Д., Феррарелли Ф., Риднер Б. А., Смит Р., Зенниг К., Лутц А. и др. (2016). Короткие тренировки по медитации усиливают низкочастотные колебания медленного сна. PLoS One 11: e0148961. DOI: 10.1371 / journal.pone.0148961

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Десаи, К. (2017). Йога Нидра Искусство трансформирующего сна. Twin Lakes, COL: Lotus Press, 689.

    Google Scholar

    Феррарелли Ф., Смит Р., Дентико Д., Риднер Б. А., Зенниг К., Бенка Р. М. и др. (2013). Опытные практикующие медитацию внимательности демонстрируют более высокую теменно-затылочную гамма-активность на ЭЭГ во время медленного сна. PLoS One 8: e73417. DOI: 10.1371 / journal.pone.0073417

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фрейд, С. (1900). Толкование снов. Лондон: Британская энциклопедия.

    Google Scholar

    Gackenbach, J. (1981). Осознанные сновидения: индивидуальные различия в личностных характеристиках. Sleep Res. 10: 145.

    Google Scholar

    Gackenbach, J. (1990). «Женщины и медитирующие как одаренные осознанные сновидцы», в «Время сновидений и работа сновидений: расшифровка языка ночи», , изд.С. Криппнер (Лос-Анджелес, Калифорния: Джереми П. Тарчер), 244–251.

    Google Scholar

    Gackenbach, J., и LaBerge, S. (1988). Сознательный разум, спящий мозг: перспективы осознанных сновидений. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Пленум.

    Google Scholar

    Гроувен, С. Р. (2018). Освоение пранаямы: от дыхательных техник до пробуждения Кундалини. Hofheim: THATfirst Publishing.

    Google Scholar

    Хирн, К. М. (1978). «Осознанные сновидения: электрофизиологическое и психологическое исследование», в неопубликованной докторской диссертации . Ливерпуль: Ливерпульский университет.

    Google Scholar

    Хермансен, М. (2001). «Сны и сновидения в исламе», в Dreams: Reader in the Religious, Cultural and Psychological Dimensions of Dreaming , ed. К. Балкли (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Пэлгрейв), 74.

    Google Scholar

    Хермансен, М. К. (1997). Видения как «хорошо думать»: когнитивный подход к визионерскому опыту в исламской суфийской мысли. Религия 27, 25–43. DOI: 10.1006 / reli.1996.0040

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хой, С., Редди, С. (2016). Йога-нидра и гипноз. Внутр. J. Укрепление здоровья. Educ. 54, 117–125. DOI: 10.1080 / 14635240.2016.1142061

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хант, Х. Т. (1991). «Осознанные сновидения как медитативное состояние: некоторые свидетельства длительных медитирующих в отношении когнитивно-психологических основ надличностных явлений», в Dream Images: A Call to Mental Arms , ред. J.Гакенбах и А. А. Шейх (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Бейвуд), 265–285.

    Google Scholar

    Ирвин, Х. Дж. (1988). «Внезапные переживания и осознание сновидений», в Conscious Mind, Sleeping Brain , ред. Дж. Гакенбах и С. Лабердж (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Пленум).

    Google Scholar

    Юнг, К. Г. (1957). Неоткрытое «Я» (настоящее и будущее). Нью-Йорк, Нью-Йорк: Американская библиотека.

    Google Scholar

    Хан, П. В. И. (1991).«Юнг и суфизм», в Суфизм, ислам и юнгианская психология , изд. Дж. Марвин Спигелеман (Скоттсдейл, Аризона: New Falcon Publications).

    Google Scholar

    Kraehenmann, R. (2017). Сны и психоделики: нейрофеноменологическое сравнение и терапевтические последствия. Curr. Neuropharmacol. 15, 1032–1042. DOI: 10.2174 / 15734137136661706129

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    LaBerge, S. (1980a). Осознанные сновидения: исследовательское исследование сознания во время сна. Докторская диссертация, Стэнфордский университет, Стэнфорд.

    Google Scholar

    LaBerge, S. (1980b). Осознанное сновидение как навык, которому можно научиться: пример из практики. Восприятие. Навыки моторики 51, 1039–1042. DOI: 10.2466 / pms.1980.51.3f.1039

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    ЛаБерж, С. (2003). «Осознанные сновидения и йога состояния сна: психологическая перспектива», в книге Buddhism & Science: Breaking New Ground. Колумбийская серия по науке и религии , изд.Б. А. Уоллес (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: издательство Колумбийского университета).

    Google Scholar

    Лаберж С., Левитан Л., Брыловски А. и Демент В. (1988). «Внезапные переживания», возникающие во время быстрого сна. Sleep Res. 17: 115.

    Google Scholar

    Лаберж С., Левитан Л. и Демент В. К. (1986). Осознанные сновидения: физиологические корреляты сознания во время быстрого сна. J. Mind Behav. 7, 251–258.

    Google Scholar

    Лаберж, С., Nagel, L.E., Dement, W.C., и Zarcone, V.P. (1981a). Осознанные сновидения подтверждаются волевым общением во время быстрого сна. Восприятие. Моторные навыки 52, 727–732. DOI: 10.2466 / pms.1981.52.3.727

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лаберж, С., Нагель, Л., Тейлор, В., Демент, В., и Зарконе, В. (1981b). Психофизиологические корреляты возникновения осознанных сновидений. Sleep Res. 10: 149.

    Google Scholar

    Левитан, Л., ЛаБерж, С., ДеГрасиа, Д. Дж., И Зимбардо, П. Г. (1999). Внезапные переживания, сны и быстрый сон. Гипноз сна 1, 186–196.

    Google Scholar

    Ломанн Р. И. (2003). Путешественники снов: опыт сна и культура в западной части Тихого океана. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Пэлгрейв Макмиллан.

    Google Scholar

    Македо, Т. К. Ф., Феррейра, Г. Х., Алмондес, К. М., Киров, Р., и Мота-Ролим, С. А. (2019). Моя мечта, мои правила: могут ли осознанные сновидения лечить кошмары? Фронт.Psychol. 10: 2618. DOI: 10.3389 / fpsyg.2019.02618

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Марутай, Н., Нагендра, Р. П., Сасидхаран, А., Шрикумар, С., Датта, К., Учида, С., и др. (2016). Старшие практикующие медитации Випассаны демонстрируют отличную организацию быстрого сна от таковой у начинающих медитирующих и здоровых людей. Внутр. Rev. Psychiatry 28, 279–287. DOI: 10.3109 / 09540261.2016.1159949

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мейсон, Л.И., Александер, К. Н., Трэвис, Ф. Т., Марш, Г., Орм-Джонсон, Д. У., Гакенбах, Дж. И др. (1997). Электрофизиологические корреляты высших состояний сознания во время сна у длительных практиков программы трансцендентальной медитации. Сон 20, 102–110. DOI: 10.1093 / сон / 20.2.102

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Миллер Р. (2005). Йога-нидра: медитативное сердце йоги. Боулдер, Колорадо: Звучит верно.

    Google Scholar

    Мота-Ролим, С., Pantoja, A., Pinheiro, R., Camilo, A., Barbosa, T., Hazboun, I., et al. (2008). Lucid Dream: особенности электроэнцефалографии сна и методы поведенческой индукции, Первый конгресс IBRO / LARC нейробиологии для Латинской Америки, Карибского бассейна и Пиренейского полуострова. Бузиос: Гейдельбергский университет.

    Google Scholar

    Мота-Ролим, С. А., Брандао, Д. С., Андраде, К. К., де Кейруш, К. М. Т., Араужу, Дж. Ф., де Араужу, Д. Б. и др. (2015). Нейрофизиологические особенности осознанных сновидений во время стадий сна N1 и N2: два клинических случая. Sleep Sci. 4: 215. DOI: 10.1016 / j.slsci.2016.02.093

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мота-Ролим, С. А., Таргино, З. Х., Соуза, Б. К., Бланко, В., Араужо, Дж. Ф. и Рибейро, С. (2013). Характеристики сновидений в бразильской выборке: онлайн-опрос, посвященный осознанным сновидениям. Фронт. Гм. Neurosci. 7: 836. DOI: 10.3389 / fnhum.2013.00836

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Огилви, Р. Д., Хант, Х.Т., Тайсон, П. Д., Луческу, М. Л., и Джикинс, Д. Б. (1982). Осознанные сновидения и альфа-активность: предварительный отчет. Восприятие. Навыки моторики 55, 795–808. DOI: 10.2466 / pms.1982.55.3.795

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рани К., Тивари С. К., Сингх У., Агравал Г. Г., Гильдиял А. и Шривастава Н. (2011). Влияние йога-нидры на общее психологическое благополучие у пациенток с нарушениями менструального цикла: рандомизированное контролируемое исследование. Внутр. Дж. Йога 4:20. DOI: 10.4103 / 0973-6131.78176

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рибейро, С. Т. Г. (2019). O Oráculo da Noite: A História e a Ciência dos Sonhos. Сан-Паулу: Companhia das Letras.

    Google Scholar

    Рош, Э. (2014). «Тибетская буддийская йога сновидений и пределы западной психологии», в «Осознанные сновидения: новые взгляды на сознание во сне». Том 2: Религия, творчество и культура , ред.Херд и К. Балкли (Санта-Барбара, Калифорния: Praeger), 1-22. DOI: 10.1007 / 978-3-642-27771-9_200205-2

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сарасвати, С.С., и Хити, Дж. К. (1984). Йога Нидра. Мунгер: Бихарская школа йоги.

    Google Scholar

    Шарма, А. (2006). Руководство по индуистской духовности. Индиана: World Wisdom Inc.

    Google Scholar

    Шульман Д., Струмса Г. Г. (1999). Культуры сновидений: исследования в сравнительной истории сновидений. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

    Google Scholar

    Siclari, F., Baird, B., Perogamvros, L., Bernardi, G., LaRocque, J. J., Riedner, B., et al. (2017). Нейронные корреляты сновидений. Нат. Neurosci. 20, 872–878. DOI: 10.1038 / nn.4545

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Воробей, Г., Херд, Р., Карлсон, Р., и Молина, А. (2018). Изучение эффектов галантамина в сочетании с медитацией и повторным переживанием сновидений на воспоминания о сновидениях: на пути к интегрированному протоколу наведения осознанных сновидений и разрешения кошмаров. Сознательное. Cogn. 63, 74–88. DOI: 10.1016 / j.concog.2018.05.012

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Stumbrys, T., and Erlacher, D. (2012). Осознанные сновидения во время медленного сна: два сообщения о случаях. Внутр. J. Dream Res. 5, 151–155.

    Google Scholar

    Stumbrys, T., Erlacher, D., and Malinowski, P. (2015). Мета-осознанность днем ​​и ночью: связь между осознанностью и осознанными сновидениями. Imag.Cogn. Перс . 34, 415–433. DOI: 10.1177 / 0276236615572594

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Танг, Ю. Ю., Хёльзель, Б. К., и Познер, М. И. (2015). Неврология медитации осознанности. Нат. Rev. Neurosci. 16: 213.

    Google Scholar

    Э. Томпсон (2015). «Сон без сновидений, воплощенный разум и сознание», в Open MIND , ред. Т. Метцингер и Дж. М. Виндт (Франкфурт-на-Майне: MIND Group).

    Google Scholar

    Трэвис, Ф.(1994). Модель точки соединения: полевая модель бодрствования, сна и сновидения, связывающая наблюдение сновидений, переход между бодрствованием и сном и трансцендентальную медитацию с точки зрения общего психофизиологического состояния. Сновидения 4:91. DOI: 10,1037 / h0094404

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Тайсон, П. Д., Огилви, Р. Д., и Хант, Х. Т. (1984). Осознанные, прелюдийные и неосвещенные сны, связанные с уровнем альфа-активности ЭЭГ во время быстрого сна. Психофизиология 21, 442–451.DOI: 10.1111 / j.1469-8986.1984.tb00224.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван Иден, Ф. (1913). Исследование снов. PSPR 26, 431–461.

    Google Scholar

    Варела Ф. Дж., Томпсон Э. и Рош Э. (1945). Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт. Кембридж: MIT Press.

    Google Scholar

    Воан-Ли, Л. (1990). Любовник и змей: работа сновидений в суфийской традиции. Рокпорт, Массачусетс: Элемент.

    Google Scholar

    Воан-Ли, Л. (1991). «Работа сновидений в суфийской традиции», в Суфизм, ислам и юнгианская психология , изд. Дж. Марвин Спигелеман (Скоттсдейл, Аризона: New Falcon Publications).

    Google Scholar

    Виейра, В. (2002). Projeciologia. Рио-де-Жанейро: Международный институт проектов и совести.

    Google Scholar

    Вивот, Р. М., Паллавичини, К., Замберлан, Ф., Виго, Д., и Тальясуччи, Э. (2020). Медитация увеличивает энтропию колебательной активности мозга. Неврология 431, 40–51. DOI: 10.1016 / j.neuroscience.2020.01.033

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Восс, У., Хольцманн, Р., Туин, И., и Хобсон, Дж. А. (2009). Осознанные сновидения: состояние сознания с признаками как бодрствования, так и неосознанных сновидений. Сон 32, 1191–1200. DOI: 10.1093 / сон / 32.9.1191

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Вангьял, Т.и М. Далби (1998). Тибетские йоги сна и сна. Итака, Нью-Йорк: Публикации Снежного Льва.

    Google Scholar

    солнцезащитные очки kaenon burnet

    Быстрый просмотр. Добавьте сюда современный стиль и современные технологии, и вы получите прочную оправу с высокими эксплуатационными характеристиками, которая идеально подходит для линз по рецепту. Базовая кривая линзы: 8 базовая кривая. Немного ретро. Kaenon Burnet: BURNET — это уменьшенная интерпретация нашей популярной… Эта модель имеет прямоугольную форму с одинарным мостом.Распроданный. 16% скидка. Исследовать. … с продажами солнцезащитных очков Kaenon Polarized, которые превзошли ожидания Nordstrom. Kaenon — независимая компания из Калифорнии с оптикой премиум-класса. Солнцезащитные очки Kaenon Burnet FC — матовый черный камуфляж / ультра-черное зеркало. О солнцезащитных очках Kaenon — в настоящее время недоступно — стр. 1. Все, что вам нужно, в паре солнцезащитных очков. Совершенно новый. Да! 229 долларов США. Поцарапанные солнцезащитные очки Kaenon Burnet легко сохранить и заменить линзы на плавкие линзы, не опасаясь повредить оправу.Сравните солнцезащитные очки Kaenon Burnet — поляризованная черная черепаха / G12, One Size Review Best. Солнцезащитные очки Kaenon Redding -… Бесплатная доставка. 00. Мы предлагаем лучшие дизайнерские вещи, такие как Kaenon Blue Sunglasses. Kaenon Burnet — это рама с полным ободом для мужчин и женщин с прогрессивным ободом, изготовленная из TR-90. Немного ретро. Получите бесплатную доставку и гарантию соответствия цены при покупке. Мужские поляризованные солнцезащитные очки Kaenon Arcata матово-белые. Поляризованные солнцезащитные очки Kaenon Driver — золото / черепаховое черное зеркало G12 259 $.00. Солнцезащитные очки и очки премиум-класса для активного образа жизни. Цвета появляются, и блики исчезают. BURBERRY 3043 цвет 100313 Очки солнцезащитные Отзывы. Аккаунт и списки Возвраты и заказы аккаунта. 00. Покупайте с уверенностью! Полноценное дополнение к нашему культовому семейству Burnet, Burnet FC представляет собой чистый стиль с запахом, дополненный пружинными петлями и резиновыми деталями заушников с волнообразной текстурой — все это разработано для обеспечения максимального покрытия и идеальной посадки. Закрывать. 16% скидка. Бесплатная доставка ОБОИМИ способами на специальном соусе kaenon polarized burnet g12 из нашего обширного ассортимента стилей.Отбрасываемый дизайн дужек подчеркивает дискретный брендинг и детали логотипа на вставке из чистого металла. Перемещение в дневное время, грубый песок и серфинг на пляже, хороший внешний вид во время напитков в барах на крышах в центре города — добавьте к этому яркое УФ-излучение и внимание к стилю, и мы остаемся с высокими требованиями к универсальности и производительности. , и полировать. KAENON BURNET XL Материал оправы: Легкий, гибкий материал оправы TR-90 Отделка оправы: Ручная роспись, матовая или глянцевая Кривая основания линзы: 8 базовых кривых

    Книга по маркетингу туризма и гостеприимства Pdf, Вычитание одного указателя из другого в программе C, Наблюдательные исследования в эпидемиологии, Пиво Палтус в кляре замороженное, Сколько хет-триков забил Роналду в ворота Барселоны? Терпение — добродетель Стих, Ноты для фортепиано Perfect Harmony, Funimation всегда буферизует,

    Название проекта: солнцезащитные очки kaenon burnet

    Федеральный университет в Риу-Гранди-ду-Норти

    Федеральный университет в Риу-Гранди-ду-Норти — Профиль школы Crunchbase и выпускники

    Федеральный университет Риу-Гранди-ду-Норти

    Найти дополнительные контакты для Федерального университета Риу-Гранди-ду-Норти

    Менеджер, информационные технологии

    Менеджер Информационные технологии

    Просмотрите контакты Федерального университета Риу-Гранди-ду-Норти, чтобы найти новых потенциальных клиентов и связаться с лицами, принимающими решения.

    Просмотреть все контакты
    • Отрасли промышленности
    • Регионы штаб-квартиры Латинская Америка
    • Дата основания 25 июня 1958 г.
    • Операционный статус Активен
    • Также известен как UFRN
    • Тип школы Государственный
    • Метод школы Онлайн и в кампусе
    • of Enrollments 10001+

    Федеральный университет Риу-Гранди-ду-Норти — государственный университет Бразилии, финансируемый федеральным правительством Бразилии, расположенный в городе Натал, Риу-Гранди-ду-Норти, Бразилия.

    Получите максимум от Crunchbase



    Условия использования | Политика конфиденциальности | Карта сайта | © 2021 Crunchbase Inc. Все права защищены. (0.1.12211 569)

    Расположение штаб-квартиры

    Количество зачисленных

    Тип школы

    Веб-сайт

    Рейтинг CB (школа)

    Общее количество выпускников-учредителей

    Общее количество контактов Crunchbase, связанных с этой организацией

    Общее количество профилей сотрудников организации в Crunchbase

    Описательное ключевое слово для организации (например,грамм.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *