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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2012
1. Verfasser: Рудик, І.І.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60731
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій / І.І. Рудик // Штучний інтелект. — 2012. — № 2. — С. 151-156. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862578580742995968
author Рудик, І.І.
author_facet Рудик, І.І.
citation_txt Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій / І.І. Рудик // Штучний інтелект. — 2012. — № 2. — С. 151-156. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title Штучний інтелект
description 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.
first_indexed 2025-11-26T17:25:05Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60731
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Ukrainian
last_indexed 2025-11-26T17:25:05Z
publishDate 2012
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format dspace
spelling Рудик, І.І.
2014-04-19T11:42:33Z
2014-04-19T11:42:33Z
2012
Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій / І.І. Рудик // Штучний інтелект. — 2012. — № 2. — С. 151-156. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60731
519.6
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.
uk
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
Обнаружение аномалий в компьютерной сети на основании нейросетевых технологий
Model of Anomaly Detection in Computer Networks Based on Neural Network Technology
Article
published earlier
spellingShingle Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
Рудик, І.І.
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
title Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
title_alt Обнаружение аномалий в компьютерной сети на основании нейросетевых технологий
Model of Anomaly Detection in Computer Networks Based on Neural Network Technology
title_full Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
title_fullStr Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
title_full_unstemmed Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
title_short Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
title_sort виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60731
work_keys_str_mv AT rudikíí viâvlennâanomalíivkompûterníimerežínaosnovíneiromerežnihtehnologíi
AT rudikíí obnaruženieanomaliivkompʹûternoisetinaosnovaniineirosetevyhtehnologii
AT rudikíí modelofanomalydetectionincomputernetworksbasedonneuralnetworktechnology