Система виявлення мережевих аномалій за допомогою гібриду неконтрольованої та керованої нейронної мережі

- Kirichek, Galina (orcid.org/0000-0002-0405-7122), Harkusha, Vladyslav (orcid.org/0000-0001-5980-4802), Timenko, Artur (orcid.org/0000-0002-7871-4543) and Kulykovska, Nataliia (orcid.org/0000-0003-4691-5102) (2019) Система виявлення мережевих аномалій за допомогою гібриду неконтрольованої та керованої нейронної мережі Computer Science & Software Engineering : Proceedings of the 2nd Student Workshop (CS&SE@SW 2019), Kryvyi Rih, Ukraine, November 29, 2019 (2546). стор. 138-148. ISSN 1613-0073

Text paper09.pdf - Опублікована версія Download (825kB)

* Анотація

У цій статті спосіб реалізації атак та виявлення аномалій із використанням тренінгу звичайних та атакувальних пакетів відповідно. Метод, який використовувався для навчання нападу, - це поєднання неконтрольованої та керованої нейронної мережі. У неконтрольованій мережі напади класифікуються на менші категорії з урахуванням їх особливостей та використання самоорганізованої карти. Для управління кластерами використовується нейронна мережа, заснована на методі зворотного поширення. Ми використовуємо PyBrain як основну основу для проектування, розробки та вивчення даних перцептрону. Цей фреймворк має достатню кількість рішень та алгоритмів для навчання, проектування та тестування різних типів нейронних мереж. Архітектура програмного забезпечення представлена з використанням процедурно-об’єктного підходу. Оскільки немає необхідності зберігати проміжний результат програми (після навчання весь персептрон зберігається у файлі), весь хід навчання зберігається у звичайних файлах на жорсткому диску.

Тип ресурсу:	Стаття
* Ключові слова:	нейронна мережа, навчання, вторгнення, виявлення аномалій, СОМ
Класифікатор:	Загальний відділ. Наука та знання. Організація. Інформація. Документація. Бібліотечна справа. Установи. Публікації > 00 Загальні питання науки та культури > 004 Комп’ютерна наука і технологія. Застосування комп’ютера. Оброблення даних > 004.9 ІКТ ( інформаційні (комп’ютерні) технології ) Загальний відділ. Наука та знання. Організація. Інформація. Документація. Бібліотечна справа. Установи. Публікації > 3 Суспільні Науки. Статистика. Політика. Економіка. Торгівля. Право. Уряд. Військова Справа. Соціальна Допомога. Страхування. Освіта. Фольклор > 37 Освіта. Виховання. Навчання. Дозвілля > 378 Вища освіта. Вища школа. ПІдготовка наукових кадрів
* Наукові установи:	Інститут інформаційних технологій і засобів навчання > Спільна лабораторія з ДВНЗ «Криворізький національний університет»
Внесення Користувача:	Сергій Олексійович Семеріков
Дата подачі на зберігання:	24 Квіт 2020 20:48
Останнє оновлення:	24 Квіт 2020 20:48
URI:	https://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/720096

Downloads

Actions (login required)

Оглянути опис ресурсу