Search

Show simple item record

dc.contributorБрестский государственный технический университетru_RU
dc.contributorBrest State Technical Universityru_RU
dc.contributor.authorВойцехович, Леонид Юрьевич
dc.contributor.authorГоловко, Владимир Адамович
dc.contributor.authorМадани, Курош
dc.coverage.spatialБрестru_RU
dc.date.accessioned2020-09-10T13:27:02Z
dc.date.available2020-09-10T13:27:02Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.citationВойцехович, 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.).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/7308
dc.descriptionVAITSEKHOVICH L. U., GOLOVKO V. A., KUROSH MADANI. Multiagent system of detection of attacks with neural network by the qualifierru_RU
dc.description.abstractВ 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.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБрГТУru_RU
dc.relation.ispartofseriesФизика, математика, информатика;
dc.subjectискусственный интеллектru_RU
dc.subjectнейросетевые системыru_RU
dc.subjectartificial intelligenceru_RU
dc.subjectneural network systemsru_RU
dc.titleМультиагентная система обнаружения атак с нейросетевым классификаторомru_RU
dc.typeСтатья (Article)ru_RU
dc.identifier.udc004.8.032.26ru_RU
dc.abstract.alternativeIn 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.ru_RU


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record