Использование нейронных сетей для  обнаружения  и  распознавания  аномалий  в  корпоративной  информационной  системе  предприятия

Вишняков, В. А.; Коваль, О. И.; Моздурани Шираз, М. Г.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/8281

Title:	Использование нейронных сетей для обнаружения и распознавания аномалий в корпоративной информационной системе предприятия
Other Titles:	Use of neural networks for detection and recognition of the anomalies in enterprise corporative information system
Authors:	Вишняков, В. А. Коваль, О. И. Моздурани Шираз, М. Г.
Keywords:	доклады БГУИР;нейросетевые структуры;защита информации;обучение нейронной сети;корпоративные информационные системы;neural network structure;information defense;viruses file;teaching of neuron net;corporative information system
Issue Date:	2016
Publisher:	БГУИР
Citation:	Вишняков, В. А. Использование нейронных сетей для обнаружения и распознавания аномалий в корпоративной информационной системе предприятия / В. А. Вишняков, О. И. Коваль, М. Г. Моздурани Шираз // Доклады БГУИР. - 2016. - № 4 (98). - С. 86 - 92.
Abstract:	Рассмотрены нейросетевые структуры, используемые для решения задачи защиты информации. Построена выборка атрибутов и метаданных исполняемых файлов, которая использовалась для обучения многослойного персептрона. Обучение проводилось в программе SPSS Statistics. После обучения нейронной сети эффективность ее работы была определена с помощью контрольной выборки исполняемых файлов. Относительная погрешность классификации файлов составила 5 %.
Alternative abstract:	The neural networks structure using for task solving of information defense are discussed. The choice of attribute and metadata of executing files with two states (clean and with viruses) which used for multilevel perseptron teaching are built. The teaching was realized within SPSS Statistics – program of IBM Company. After the teaching of neural network the efficiently its working with the control choice of executing files was determined. The relative value of files classification was 5 %, that it is the good result. The file choice must be greater and viruses more variables within the use such approach for large enterprise corporative information systems.
URI:	https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/8281
Appears in Collections:	№4 (98)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Vishnyakov_Ispolzovaniye.PDF		760.54 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Google Scholar