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
Корченко, Олександр Григорович; Національний авіаційний університет; Терейковський, Ігор Анатолійович; Дзюбаненко, Андрій Васильович (2015)
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: Information Security, information security; detection of cyber attacks; information system; neural network model; the neural network method; the security setting, UDK 681.3.06, безпека інформації; виявлення кібератак; інформаційна система; нейромережеві модель; нейромережевих метод; параметр безпеки, УДК 681.3.06, безопасность информации; выявления кибератак; информационная система; нейросетевые модели; нейросетевой метод; параметр безопасности
Одною із основних перешкод широкому впровадженню нейромережевих методів та моделей в системах виявлення кібератак та в системах виявлення вразливостей ресурсів інформаційних систем є відсутність параметрів на основі яких можливо оцінити їх ефективності. Також відсутні і методи оцінки ефективності такого впровадження. Для вирішення цієї проблеми був проаналізований широкий спектр сучасних нейромережевих методів та моделей, що застосовуються у зазначених системах виявлення. Визначено перелік параметрів і розроблено метод їх використання для оцінки ефективності розробки та вибору вказаних методів та моделей при побудові означених систем виявлення. Отримані результати дозволяють визначити недоліки сучасних нейромережевих засобів виявлення кібератак та засобів виявлення вразливостей і окреслити перспективні шляхи їх вдосконалення. Одним из основных препятствий широкому внедрению нейросетевых методов и моделей в системах обнаружения кибератак и в системах обнаружения уязвимостей ресурсов информационных систем является отсутствие параметров, на основе которых можнооценить их эффективность. Также отсутствуют иметоды оценки эффективности такого внедрения. Для решения этой проблемы был проанализирован широкий спектр современных нейросетевых методов и моделей, применяемых в системах обнаружения. Определен перечень параметров и разработан метод ихиспользования для оценки эффективности разработки и выбора указанных методов и моделей при по-строении указанных систем обнаружения. Полученные результаты позволяют определить недостатки современных нейросетевых средств обнаружения кибератак и средств обнаружения уязвимостей и очертить перспективные пути их совершенствования. One of the main obstacles to widespread adoption of neural network methods and models in cyber attacks and detection systems to detect vulnerabilities in the systems resources information systems is the lack of options on which to evaluatetheir effectiveness. Also, there are no methods forassessing the effectiveness and implementation of such. Tosolve this problem has been analyzed a wide range of modern neural network methods and models used in the detection systems. The list of parameters and a method of theiruse for assessing the effectiveness of the design and selectionof these methods and models in the construction of these detection systems. The obtained results allow us to determinethe shortcomings of modern neural network detectiontools and means of cyber vulnerability detection and outlinepromising ways to improve them.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.