Поиск по всему репозиторию:
Мультиагентная система обнаружения атак с нейросетевым классификатором
Открыть/скачать файлы документа
Дата издания
2009Издательство
БрГТУУДК
004.8.032.26Библиографическое описание
Войцехович, Л. Ю. Мультиагентная система обнаружения атак с нейросетевым классификатором / Л. Ю. Войцехович, В. А. Головко, К. Мадани // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2009. – № 5. – С. 10–14 : ил. – Библиогр.: с. 14 (16 назв.).Аннотация
В этой статье рассматривается подход к построению системы обнаружения вторжений, основанный на использовании принципов искусственных иммунных систем и нейронных сетей. Искусственные иммунные системы способны обнаруживать неизвестные образы атак. А объединение двух технологий (иммунных систем и нейронных сетей) позволяет повысить степень защищенности. Детектор строится на базе двух различных нейронных сетей, а именно RNN и MLP. Для проведения экспериментов используется база данных KDD-99. Результаты показали, что такая система обнаружения вторжений способна эффективно обнаруживать компьютерные атаки.
Аннотация на другом языке
In this article the artificial immune system and neural network techniques for intrusion detection have been addressed. The AIS allows detecting unknown samples of computer attacks. The integration of AIS and neural networks as detectors permits to increase performance of the system security. The detector structure is based on the integration of the different neural networks namely RNN and MLP. The KDD-99 dataset was used for experiments performing. The experimental results show that such intrusion detection system has possibilities for detection and recognition computer attacks.
URI документа
https://rep.bstu.by/handle/data/7308Документ расположен в коллекции
- 2009 [33]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.