NAU Harvester System
Нейромережева методологія розпізнавання інтернет-орієнтованого шкідливого програмного забезпечення
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Нейромережева методологія розпізнавання інтернет-орієнтованого шкідливого програмного забезпечення
Нейросетевая методология распознавания Интернет-ориентированного вредоносного программного обеспечения Neural network pattern recognition methodology Internet-based malware |
|
| Creator |
ТЕРЕЙКОВСЬКИЙ, Ігор Анатолійович; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»
|
|
| Subject |
Інформаційна безпека
захист інформації; нейронна мережа; двохшаровий перспетрон; шкідливе програмне забезпечення; скриптовий вірус; антивірус УДК 004.8.565.5 (045) Информационная безопасность защита информации; нейронная сеть; двухслойный перспетрон; вредоносное программное обеспечение; скриптовый вирус; антивирус УДК 004.8.565.5 (045) Information Security protection of information; neural network; double-layer perspetron; malicious software; scripting virus; anti-virus UDK 004.8.565.5 (045) |
|
| Description |
У даній статті запропоновано методологію розпізнавання Інтернет-орієнтованого шкідливого програмного забезпечення на базі використання нейронних мереж. Особливістю методології є розроблений підхід до визначення вхідних параметрів та оптимізація параметрів архітектури нейронної мережі. Отримані результати дозволяють підвищити достовірність розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з невідомими сигнатурами.
В данной статье предложена методология распознавания Интернет-ориентированного вредного программного обеспечения на базе использования нейронных сетей. Особенностью методологии является разработанный подход к определению входных параметров и оптимизация параметров архитектуры нейронной сети. Полученные результаты позволяют повысить достоверность распознавания вредоносного с неизвестными сигнатурами. This paper proposes a methodology for recognition of Internet-based harmful software based on the use of neural networks. Feature of the methodology is developed approach to the definition of the input parameters and optimization of the parameters of the neural network architecture. The obtained results allow us to improve the accuracy of detection of unknown malware signatures. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2013-04-15
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/Infosecurity/article/view/4688
10.18372/2225-5036.19.4688 |
|
| Source |
Безпека інформації; Том 19, № 1 (2013); 24-28
Безопасность информации; Том 19, № 1 (2013); 24-28 Ukrainian Scientific Journal of Information Security; Том 19, № 1 (2013); 24-28 |
|
| Language |
uk
|
|