Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U004394, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖ У СИСТЕМАХ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ Автор Zakovorotnyi OleksandrKhulap AndriiZakovorotnyi OleksandrKhulap Andrii Дата публікації 19-06-2025 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3824 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис 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. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити