Search

Show simple item record

dc.contributor.authorБезобразов, Сергей Валерьевич
dc.contributor.authorГоловко, Владимир Адамович
dc.coverage.spatialБрест
dc.date.accessioned2021-03-05T09:26:05Z
dc.date.available2021-03-05T09:26:05Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.citationБезобразов, С. В. Нейросетевой подход для классификации компьютерных вирусов / С. В. Безобразов, В. А. Головко // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2007. – № 5. – С. 60–62.
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/10972
dc.descriptionBEZOBRAZOV S.V., GOLOVKO V.A. Neural network approach for malware classification
dc.description.abstractРассмотрен нейросетевой подход для классификации компьютерных вирусов, обнаруженных искусственной иммунной системой для защиты информации. Представлена классификация компьютерных вирусов и их вредоносные функции, а также пути их распространения. Разработана система классификации на основе совокупного нейросетевого классификатора. Представлены результаты исследований.
dc.language.isoru
dc.publisherБрГТУ
dc.titleНейросетевой подход для классификации компьютерных вирусов
dc.typeСтатья (Article)
dc.identifier.udc004.8.032.26
dc.abstract.alternativeNeural network approach for malware classification is described. Malware detection method of artificial immune systems for information security is applied. Malware classification and their harmful activity is present. Classifications system based on collective neural classifier is developed. Research results are submitted.


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record