Полное описание

Использование рекуррентных нейронных сетей для вероятностной классификации архитектуры процессора исполняемых файлов / А. А. Гладких, М. О. Комахин, А. В. Симаньков, Д. А. Узеньков. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры : разраб., применение : международный научно-технический журнал. - 2021. - Том 23, N 1. - С. 43-49. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): искусственный интеллект -- нейронные сети -- рекуррентные нейронные сети -- классификация архитектур процессора -- анализ исполняемых файлов
Аннотация: Постановка проблемы. Основная проблема применения рекуррентных нейросетей к задаче классификации архитектур процессора заключается в том, что использование рекуррентной нейронной сети осложнено отсутствием блоков, позволяющих запоминать и учитывать результат работы на каждом следующем шаге. Для решения этой проблемы авторами предложена стратегия использования нейронной сети на базе механизма управляемых рекуррентных блоков. У каждого нейрона такой сети есть клетка памяти, в которой хранится предыдущее состояние и несколько фильтров. Фильтр обновления определяет, сколько информации останется от прошлого состояния и сколько будет взято из предыдущего слоя. Фильтр сброса определяет, какое количество информации о предыдущих состояниях будет потеряно. Цель. Повысить эффективность классификации архитектуры процессора по коду из исполняемых файлов, запущенных на этом процессоре, за счет создания методов, алгоритмов и программ, инвариантных к постоянным данным (строки, константы, заголовочные секции, секции данных, отступы), содержащимся в исполняемых файлах. Результаты. Исследованы особенности применения рекуррентных нейронных сетей на примере задачи классификации архитектуры процессора по исполняемому коду из скомпилированных исполняемых файлов. Кратко рассмотрены особенности машинного кода различных архитектур процессоров, используемых в современной вычислительной технике. Предложено использование рекуррентных нейронных сетей, которые имеют преимущества по скорости и точности в решении задач классификации. Сделаны выводы о результатах измерения метрик качества работы алгоритма и возможности расширения функциональности без внесения изменений в архитектуру программного комплекса. Практическая значимость. Разработанный метод на основе нейросети с механизмом управляемых рекуррентных блоков реализован в программном комплексе, позволяющем обрабатывать цифровые данные из исполняемых файлов для различных архитектур процессоров, в частности, на начальном этапе проведения аудита безопасности встраиваемых систем с целью определения набора технических средств, которые возможно применить для анализа на последующих этапах.
Доп. точки доступа:
Гладких, А.А.
Комахин, М.О.А. В.Д. А.
Симаньков, А. В.
Узеньков, Д. А.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -717802-864997)

Шифр в сводном ЭК: 4ad4b01e94a5c32e43ca0e2343d062fd

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽