2022
Permanent URI for this community
Browse
Browsing 2022 by Subject "attack"
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
Item Дослідження комбінованого варіанту визначення атак з використанням нейромережних технологій(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Пахомова, Вікторія Миколаївна; Видиш, Анастасія ДенисівнаUKR: Сучасний світ неможливо уявити без комп’ютерних мереж: як локальних, так і глобальних; тому питання мережевої безпеки стає все більш злободенним. Наразі методики виявлення атак можна підсилити використанням нейронних мереж, що підтверджує актуальність теми. Мета дослідження є порівняльний аналіз параметрів якості визначення мережевих атак з використанням комбінованого варіанту, що складається із різних нейронних мереж. У якості методів дослідження використані: нейронечітка мережа; багатошаровий персептрон; самоорганізуюча карта Кохонена. Програмна реалізація самоорганізуючої карти Кохонена здійснена мовою Python з широким спектром сучасних стандартних засобів, створення багатошарового персептрону та нейронечіткої мережі – за допомогою пакетів Neural Network Toolbox та Fuzzy Logic Toolbox системи MatLAB. На створених нейронних мережах окремо та на їх комбінованому варіанті проведені дослідження параметрів якості визначення мережевих атак. Визначено, що помилка першого роду склала 11 %, 4 %, 10 % і 0 %, помилка другого роду – 7 %, 6 %, 9 % і 6 % на нейронечіткій мережі, багатошаровому персептроні, самоорганізуючої карти Кохонена та їх комбінованому варіанті відповідно, що доказує доцільність використання комбінованого варіанту.