Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
У статті проведено аналіз методів виявлення аномалій, які є частиною системи виявлення вторгнень. Проведено комп’ютерне моделювання нейромережного методу виявлення аномалій, який базується на аналізі поведінки користувачів. Основною перевагою розглянутих підходів є їх адаптивність, здатність до навч...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2012 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2012
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60731 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій / І.І. Рудик // Штучний інтелект. — 2012. — № 2. — С. 151-156. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | У статті проведено аналіз методів виявлення аномалій, які є частиною системи виявлення вторгнень. Проведено комп’ютерне моделювання нейромережного методу виявлення аномалій, який базується на аналізі поведінки користувачів. Основною перевагою розглянутих підходів є їх адаптивність, здатність до навчання та можливість виявлення не тільки відомих, але й нових видів атак.
В статье проведен анализ методов обнаружения аномалий, которые являются частью системы обнаружения вторжений. Проведено компьютерное моделирование нейросетевого метода обнаружения аномалий, который базируется на анализе поведения пользователей. Основным плюсом используемых подходов является их адаптируемость, стремление к обучению и возможность обнаружения не только известных, но и новых видов атак.
With the rapid expansion of computer networks, security of using is getting actual. The paper analyses the methods for detection of anomalies that are a part of intrusion detection system. Computer simulation of neural network of anomaly detection system based on the analysis of user behavior. The main advantage of
the considered system is its adaptability, learning ability and the ability to detect not only known but also
new types of attacks.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |