Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Поисковый запрос: (<.>K=динамические сети Интернета<.>)
Общее количество найденных документов : 1
1.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Калинин М. О., Ткачева Е. И.
Заглавие : Децентрализованный подход к обнаружению вторжений в динамических сетях интернета вещей на базе многоагентного обучения с подкреплением и межагентным взаимодействием
Параллельн. заглавия :Decentralized approach to intrusion detection in dynamic networks of the internet of things basing on multi-agent reinforcement learning and inter-agent communication
Серия: Системы машинного обучения и управления базами данных
Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 2. - С.202-211: схемы, табл. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2023/2). - ISSN 2071-8217
Примечания : Библиогр.: с. 210 (16 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках.
УДК : 004.41/42
ББК : 32.973
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): internet of things--cybersecurity--dynamic internet networks--intrusion detection systems (computing)--machine learning--multi-agent training (computing)--интернет вещей--динамические сети интернета--кибербезопасность--машинное обучение--многоагентное обучение (вычислительная техника)--системы обнаружения вторжений (вычислительная техника)
Аннотация: Рассматривается применение технологии многоагентного обучения с подкреплением для решения задачи обнаружения вторжений в системах Интернета вещей. Реализованы три макета многоагентной системы обнаружения вторжений: полностью децентрализованная система, система с передачей информации о прогнозах, система с передачей информации о наблюдениях. Полученные экспериментальные результаты приведены в сравнении с открытой системой обнаружения вторжений Suricata. Показано, что рассмотренные архитектуры многоагентных систем избавлены от недостатков существующих решений.The paper proposes a multi-agent reinforcement learning technology for intrusion detection in the Internet of Things. Three models of a multi-agent intrusion detection system have been implemented - a decentralized system, a system with the transmission of forecasts, a system with the transmission of observations. The obtained experimental results have been compared with the open intrusion detection system Suricata. It has been demonstrated that the proposed architectures of multi-agent systems are free from the weaknesses found in the usual solutions.
Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)