Search
Мультиагентная система обнаружения атак с нейросетевым классификатором
View/
Date
2009Publisher
БрГТУUDC
004.8.032.26Citation
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.).Abstract
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.
Annotation in another language
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.
Collection
- 2009 [33]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.