LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: Інформаційна безпека, захист інформації; мережева атака; комп’ютерна система; нейронна мережа; експертна система; продукційні правила, УДК 004.8.565.5(045), Информационная безопасность, защита информации; сетевая атака; компьютерная система; нейронная сеть; экспертная система; продукционные правила, Information Security, information security; network attack; computer system; neural network expert system production rules, UDC 004.8.565.5(045)
Використання теорії штучних нейронних мереж є одним із шляхів підвищення ефективності функціонування систем виявлення атак на комп’ютерні мережі. У цій статті запропоновано метод подання експертних знань в нейромережевих засобах розпізнавання мережевих атак на комп’ютерні системи. Особливістю методу є використання продукційних правил та нейронної мережі PNN. Отримані результати дозволяють підвищити оперативність розпізнаваннята розширити множину видів мережевих атак, характеристики яких не представлені в зареєстрованих статистичних даних. Использование теории искусственных нейронных сетей является одним из путей повышения эффективности функционирования систем обнаружения атак на компьютерные сети. В статье предложен метод представления экспертных знаний в нейросетевых средствах распознавания сетевых атак на компьютерные системы. Особенностью метода является использование продукционных правил и нейронной сети PNN. Полученные результаты позволяют повысить оперативность распознавания и расширить множество видов сетевых атак, характеристики которых не представлены в зарегистрированных статистических данных. Theory of artificial neural networks using is one of the ways to improve the efficiency of attacks detection systems in computer networks. In this paper the method of presentation of expert knowledge in neural mass detection network attacks on computer systems. The feature of the method is the use of production rules and neural network PNN. The results can improve the efficiency of recognition and expand multiple types of network attacks, characteristics of which are registered in the statistics.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.