Науково-теоретичний журнал "Штучний інтелект" No.2'2006

зміст

УДК 681.3

Методика настроювання інтелектуальних розпізнавачів комп’’ютерних атак для роботи в корпоративних мережах

Гамаюнов Д.Ю. , Качалiн А.I.

У статті запропонована модель навчання і побудована на її основі методика настроювання нейромережних розпізнавачів комп’’ютерних атак. Навчання розпізнавачів є однією з найбільш складних проблем для використання інтелектуальних розпізнавачів в області виявлення атак. Проблема полягає в створенні представницької навчальної вибірки на імітаційному стенді таким чином, щоб навчені на отриманій вибірці інтелектуальні аналізатори можна було використовувати для захисту широкого класу реальних мереж і вузлів. У даній роботі запропонована методика, що дозволяє розв’язати дану проблему.


УДК 681.3

Методика настройки интеллектуальных распознавателей компьютерных атак для работы в корпоративных сетях

Гамаюнов Д.Ю. , Качалин А.И.

В статье предложена модель обучения и построенная на ее основе методика настройки нейросетевых распознавателей компьютерных атак. Обучение распознавателей является одной из наиболее сложных проблем для использования интеллектуальных распознавателей в области обнаружения атак. Проблема заключается в создании представительной обучающей выборки на имитационном стенде таким образом, чтобы обученные на полученной выборке интеллектуальные анализаторы можно было использовать для защиты широкого класса реальных сетей и узлов. В данной работе предложена методика, позволяющая решить данную проблему.


UDC 681.3

A technique for tuning intellectual analyzers of computer attacks to work in custom corporate networks

Kachalin A.I.

In this paper we suggest a technique for training intellectual analyzers of computer attacks based on neural networks. Proper analyzer training is one of the most complex problems in numerous attempts to use neural networks for attack recognition. The problem is to generate a representative data set on an imitation stand so that we could use analyzers trained on this data set to defend a wide scope of real networks and network nodes. This work provides a technique which could help to solve this problem.

зміст


Copyright ©   1995-2018; Інститут проблем штучного інтелекту.
Усi права на матерiали, що знаходяться на сайтi Інституту проблем штучного інтелекту, захищаються вiдповiдно до законодавства України. Використання матерiалiв дозволяється у випадку посилання (для iнтернет-видань - гiперпосилання) на www.iai.dn.ua. Передрукування, копiювання або вiдтворення iнформацiї, що не мiстить у собi посилання на www.iai.dn.ua, у будь-якому виглядi суворо забороненi.
Проблеми/коментарi? Пишіть.