Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004394, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title OPTIMIZATION OF NEURAL NETWORK COMPUTATION USING INTEGER ARITHMETIC popup.author Zakovorotnyi OleksandrKhulap AndriiZakovorotnyi OleksandrKhulap Andrii popup.publication 19-06-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3824 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Стрімкий ріст популярності систем інтернету речей робить проблему підвищення безпеки все більш значущою. Але через те, що більшість сенсорів та виконавчих пристроїв базуються на енергоефективних мікроконтролерах, використання популярних моделей виявлення вторгнень на основі нейромереж практично неможливе для таких пристроїв. Мета даної роботи полягає в аналізі існуючих систем виявлення вторгнень на основі мережевої інформації з точки зору використання в енергоефективних мікроконтролерах з обмеженими обчислювальними можливостями. Отримані наступні результати: переважна більшість досліджень пропонують масштабні моделі нейромереж, які неможливо використати у малих мікроконтролерах. Проводяться тільки дослідження ефективності, але не швидкодії або споживання ресурсів. Але у декількох роботах запропоновано зниження кількості параметрів мережевих протоколів, на основі яких проводиться розпізнавання, та проведено аналіз впливу цього зниження на ефективність розпізнавання. Також визначені найпопулярніші загальнодоступні набори даних, які можна використовувати для порівняння ефективності виявлення вторгнень. Висновки: моделі нейромереж, які використовують скорочений набір мережевих параметрів для розпізнавання, в поєднанні з оптимізацією обчислень нейромереж є перспективним напрямом подальших досліджень. При використанні загальнодоступних наборів даних можна проводити порівняння з рішеннями, які вже існують. popup.nrat_date 2026-04-19 Close