Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0217U000299, 0116U002499 , Науково-дослідна робота Назва роботи Методи захисту від комп'ютерних атак на основі нейронних мереж і штучних імунних систем Назва етапу роботи Керівник роботи Саченко Анатолій Олексійович, Дата реєстрації 26-01-2017 Організація виконавець Тернопільський національний економічний університет Опис етапу Об'єкт дослідження - процес обробки інформації при виявленні та класифікації комп'ютерних атак в інформаційних телекомунікаційних мережах. Предмет дослідження - методи захисту від комп'ютерних атак в інформаційних телекомунікаційних мережах на основі основі штучних нейронних та імунних мереж, нечіткої логіки та модулярної арифметики. Мета роботи - є розроблення системи захисту від комп'ютерних атак на базі штучних нейронних та імунних мереж, нечіткої логіки і модулярних коректуючих кодів для підвищення достовірності виявлення і класифікації комп'ютерних атак та покращення рівня безпеки. Методи дослідження - методи системного аналізу, математичної статистики, теорії розпізнавання образів, теорії штучних нейронних мереж, нейрообчислень і штучних імунних систем, нечіткої логіки, модулярна арифметика, методи комп'ютерного моделювання. Результати дослідження: проведено аналіз відомих методів захисту від комп'ютерних атак; розроблено модифікований метод побудови детектора виявлення комп'ютерних атак на базі нейронних мереж та штучних імунних систем; розроблено метод зменшення розмірності інформації на основі нейронних мереж глибокої довіри і з використанням багатоканальних нейромережевих детекторів для побудови ієрархічного класифікатора комп'ютерних атак; розроблено узагальнену архітектуру інтелектуальної системи захисту від комп'ютерних атак; проведено експериментальні дослідження розроблених методів та алгоритмів, які підтвердили достовірність виявлення і класифікації комп'ютерних атак та покращення рівня безпеки; запропоновано підхід до підвищення безпеки системи захисту від комп'ютерних атак за рахунок реалізаціїї нейромережевих детекторів на ПЛІС та введення підсистеми прийняття рішень на основі правил нечіткого виводу Мамдані; розроблено коректуючі коди на основі модулярної арифметики, які дозволяють ефективно виправляти багатократні помилки в пакетах даних та підвищити надійність і безпеку передачі даних в інформаційних телекомунікаційних мережах. Наукова новизна полягає в: розроблено модифікований метод побудови детектора атак на основі інтеграції нейронних мереж векторного квантування та штучних імунних систем, що дозволило використовуючи механізм еволюції підвищити достовірність виявлення комп'ютерних атак; вдосконалено метод зменшення розмірності інформації на основі нейронних мереж глибокої довіри і з використанням багатоканальних нейромережевих детекторів для побудови ієрархічного класифікатора комп'ютерних атак, який, на відміну від відомих, поєднує використання глибинної нейронної мережі для зменшення розмірності вхідних даних; об'єднання і усунення конфліктів між навченими на певний тип атак нейромережевими детекторами, що дозволило підвищити обчислювальну ефективність та класифікувати комп'ютерні атаки. Результати НДР пройшли апробацію на міжнародних та національних конференціях. Опис продукції Автори роботи Івасєв Степан Володимирович Биковий Павло Євгенови Головко Володимир Адамович Дорош Віталій Іванович Дубчак Леся Орестівна Загородня Діана Іванівна Карачка Андрій Федорович Комар Мирослав Петрович Кочан Володимир Володимирович Сапожник Григорій Вікторович Скумін Тарас Федорович Цаволик Тарас Григорович Шилінська Інна Федорівна Яцків Василь Васильович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити