Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0419U003661, Кандидатська дисертація На здобуття Кандидат технічних наук Дата захисту 02-07-2019 Статус Запланована Назва роботи Методи та моделі експертних систем розпізнавання кібератак на основі кластеризації реалізацій ознак Здобувач Петренко Тарас Анатолійович, Керівник Лахно Валерій Анатолійович Опонент Грищук Руслан Валентинович Опонент Іванченко Євгенія Вікторівна Опис Дисертаційна робота містить результати досліджень, які спрямовані на подальший розвиток методів та моделей для адаптивних систем розпізнавання кібератак на основі кластеризації реалізацій ознак. Запропоновано структурну схему здатної до самонавчання експертної системи (ЕС) з інформаційної безпеки. Розроблено модель ЕС у складі системи інтелектуального розпізнавання кіберзагроз (СІРКЗ) та метод її навчання, у яких застосовується процедура нечіткої кластеризації реалізацій ознак кібератак та корекції вирішальних правил, що дозволяє створювати адаптивні механізми самонавчання СІРКЗ. Запропоновано застосовувати в якості оціночного показника ефективності навчання ЕС модифіковану інформаційну умову функціональної результативності (ІУФР), яка ґрунтується на ентропійному та інформаційно-дистанційному критерії Кульбака-Лейблера. Удосконалено метод розбиття простору реалізацій ознак на кластери в ході реалізації процедури розпізнавання кібератак, а також метод навчання ЕС, які являють собою ітераційну процедуру пошуку глобального максимуму ІУФР. Проведені тестові дослідження ЕС та порівняльний аналіз із існуючими методами та моделями, які використовуються у інтелектуальних системах розпізнавання кібератак. Дата реєстрації 2019-07-02 Додано в НРАТ 2020-04-03 Закрити