Марков, Г. А. Применение модели неокортекса для выявления контекстуальных аномалий в сетевом трафике промышленного Интернета вещей [Текст] = Application of the neocortex model to detect contextual anomalies in network traffic of the industrial internet of things / Г. А. Марков // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 2. - С. 140-149 : схемы. - Библиогр.: с. 146-148 (30 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Кл.слова (ненормированные): contextual traffic anomalies -- hierarchical-temporary memory -- industrial Internet of Things -- malicious signatures -- neocortex model -- network traffic -- вредоносные сигнатуры -- иерархическая временная память -- контекстуальные аномалии трафика -- модель неокортекса -- промышленный Интернет вещей -- сетевой трафик Аннотация: В работе рассмотрена проблема выявления сетевых аномалий при обработке потоков данных в промышленных системах. Под сетевой аномалией понимается вредоносная сигнатура и текущий контекст: сетевое окружение и топология, параметры маршрутизации и характеристики узлов. В результате проведенного исследования для обнаружения сетевых аномалий предложено использовать модель неокортекса, поддерживающую механизм памяти. The paper investigates the problem of detecting network anomalies in the processing of data streams in industrial systems. The network anomaly is understood as the malicious signature and the current context: the network environment and topology, routing parameters and node characteristics. As a result of the study, it was proposed to use a neocortex model that supports the memory mechanism to detect network anomalies. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |