• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Исследование алгоритмов адаптивных нейро-нечетких сетей ANFIS для решения задачи идентификации сетевых атак / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов. - Текст : непосредственный // Соврем. информ. технологии и ИТ-образование : международный научный журнал. - 2020. - Том 16, N 3. - С. 533-542. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2411-1473.
    (Шифр в БД У4614/2020/16/3)
    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Нейронные сети

    Кл.слова (ненормированные): нечеткая нейронная сеть -- сетевые атаки -- базы знаний -- нечеткие правила -- алгоритм обратного распространения ошибки
    Аннотация: В настоящий момент темпы изменения характера инцидентов кибербезопасности обуславливают необходимость модификации существующих алгоритмов идентификации атак систем обнаружения вторжений таким образом, чтобы осуществлялось быстрое реагирование на новые типы атак. Современные алгоритмы интеллектуального анализа данных позволяют строить решения подобных задач, однако результат, как правило, зависит как от используемых инструментов и алгоритмов обучения, так и от качества данных, на которых строится модель. Для повышения качества данных из-за объективной неопределенности существует комплекс методов и алгоритмов обработки и фильтрации, при этом влияние субъективности экспертов является сложнейшей задачей, эффективность в решении которой показали системы нейро-нечеткого вывода. В связи с этим, данная работа направлена на исследование алгоритмов адаптивных нейро-нечетких сетей ANFIS на базе различных представлений нечетких правил, позволяющих выполнять классификацию входящего трафика сети для идентификации различных инцидентов кибербезопасности. Полученные результаты общей оценки эффективности идентификации сетевых атак с помощью различных мер точности показали, что наиболее оптимальным нейро-нечетким классификатором является сеть ANFIS с использованием нечеткого вывода Такаги-Сугено-Канга. При этом наименее эффективные результаты идентификации различных типов сетевых атак показало применение нечеткого вывода Ванга-Менделя. Разработанные модули могут использоваться для обработки данных, полученных с датчиков системы управления информацией и событиями безопасности.
    Доп. точки доступа:
    Парфенов, Д.И.
    Болодурина, И.С.А. Ю.
    Забродина, Л. С.
    Жигалов, А. Ю.

    Экз-ры полностью У4614/2020/16/3
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)



    Заказ фрагмента документа ₽