| Постоянная ссылка (СИД2) |
J21157569168 |
| Название |
Подход к работе системы защиты сети передачи данных от компьютерных атак на основе гибридной нейронной сети |
| Автор |
Лаута О. С. |
| Автор |
Федоров В. Х. |
| Автор |
Баленко Е. Г. |
| Автор |
Васюков Д. Ю. |
| Автор |
Иванов Д. А. |
| Источник |
Инженерный вестник Дона. Электронный журнал |
| Страницы/Объём |
237-250 |
| Сокращ. назв. источника |
Инж. вестн. Дона. Электрон. ж. |
| Год |
2023 |
| Номер |
1 |
| Адрес в Интернет |
http://elibrary.ru/item.asp?id=50406337 |
| Постоянная ссылка (СИД) |
J21157569 |
| Ключевые слова (авторские) |
автокодировщик%классификатор%компьютерная атака%нейронная сеть%обнаружение%полнота%рекуррентные ячейки с долгой краткосрочной памятью%самоподобие%сетевой трафик%сеть передачи данных%система |
| Место хранения |
Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ |
| Дата регистрации в ВИНИТИ |
27.03.2023 |
| Язык текста |
русский |
| Аннотация |
В статье описан подход к работе системы защиты сети передачи данных от компьютерных атак (КА) на основе гибридной нейронной сети. В качестве метода машинного обучения предлагается использовать гибридную нейронную сеть. Для вычисления выходного значения сигналов нейронной сети, используется функция активации. Модель нейронной сети состоит из рекуррентных ячеек с долгой краткосрочной памятью. Эксперименты продемонстрировали, что предлагаемая система защиты сети при обнаружении компьютерных атак на основе оценки самоподобия параметров функционирования системы с использованием фрактальных показателей и прогнозирования факта воздействия кибератак путем применения предложенной структуры нейронной сети LSTM обладает достаточно высокой эффективностью при обнаружении как известных, так и неизвестных КА. Вероятность обнаружения известных КА равна 0,96, а атаки "нулевого дня" - 0,8 |
| Тематический раздел |
Автоматика и радиоэлектроника |
| Издательский номер в РЖ |
23.08-01Г.166 |
| Шифр ГРНТИ |
50.41.15 |
| Ключевые слова |
защита данных, защита от атак, нейронные сети, долгая краткосрочная память |