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; нечіткі продукційні моделі; нейрон; нейрона мережа; технологічний портрет захищеності; технічний канал витоку інформації, УДК 004.056.55(045), Информационная безопасность, защита информации; нечеткие продукционные модели; нейрон; нейронная сеть; технологический портрет защищенности; технический канал утечки информации, Information Security, information security; fuzzy production models; neuron; neural network; technology portrait of security; technical channel of information leakage, UDC 004.056.55(045)
У даній статті запропоновано модель оцінки рівня захищеності інформації на основі нечіткої нейронної продукційної мережі. Методологія якісного оцінювання рівня захищеності інформації в системі ґрунтується на результатах вимірювань та експертних оцінках, які можуть бути нечіткими і недостатньо вираженими для того, щоб бути описаними математичними залежностями. Функціонування таких систем можливо описати, використовуючи конструкції у формі нечітких правил. Нечіткі продукційні мережі за своєю структурою ідентичні багатошаровим нейронних мереж і ця властивість було застосовано авторами для побудови моделі нейромережевої системи оцінки рівня захищеності інформації. Введено поняття технологічних портретів захищеності як сукупності станів захищеності, які відповідають виявленим технічним каналам витоку інформації в певний момент часу. Запропоновано проводити ранжування технічних каналів за важливістю перед обробкою в нейромережній системі. Отримані результати дозволяють формалізувати напрямки подальших досліджень щодо розробки нових ефективних систем захисту інформації з використанням інтелектуальних технологій. В данной статье предложена модель оценки уровня защищенности информации на основе нечеткой нейронной продукционной сети. Методология качественного оценивания уровня защищенности информации в системе основывается на результатах измерений и экспертных оценках, которые могут быть нечеткими и недостаточно выраженными для того, чтобы быть описанными математическими зависимостями. Функционирование таких систем возможно описать, используя конструкции в форме нечетких правил. Нечеткие продукционные сети по своей структуре идентичны многослойным нейронным сетям и это свойство было применено авторами для построения модели нейросетевой системы оценки уровня защищенности информации. Введено понятие технологических портретов защищенности как совокупности состояний защищенности. Предложено проводить ранжирование технических каналов по важности перед обработкой в нейросетевой системе. Полученные результаты позволяют формализовать направления дальнейших исследований по разработке новых эффективных систем защиты информации с использованием интеллектуальных технологий. In this paper authors propose a model assessing the level of data protection based on fuzzy neural network of production. Methodology of qualitative evaluation of the level of data protection in the system based on the results of measurements and expert assessments that can be vague and insufficiently severe to be described mathematically dependencies. Such systems may be described using the structure in the form of fuzzy rules. Fuzzy production network structure identical multilayer neural networks, and this property was used by the authors to construct a model of neural network system of assessing the level of data protection. The concept of technology as a set of portraits of security protection states is introduced. It is proposed to conduct technical channels ranking in importance before processing in neural network system. The obtained results allow to formalize the directions for further research to develop new and effective information security systems with intelligent technologies.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.