Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=обнаружение вредоносных программ<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Маршев И. И., Жуковский Е. В., Александрова Е. Б.
Заглавие : Защита от состязательных атак на средства обнаружения вредоносных программ с использованием алгоритмов машинного обучения
Параллельн. заглавия :Protection against adversarial attacks on malicious executable detection methods using machine learning algorithms
Серия: Безопасность распределенных систем и телекоммуникаций
Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 1. - С.50-54: схема, табл. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2021/1). - ISSN 2071-8217
Примечания : Библиогр.: с. 54 (5 назв.)
УДК : 004.41/42
ББК : 32.973
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): competitive attacks (technique)--information security--machine learning--malware--malware detection--protection against network attacks--вредоносные программы--защита от сетевых атак--информационная безопасность--машинное обучение--обнаружение вредоносных программ--состязательные атаки (техника)
Аннотация: Проанализирована устойчивость к состязательным атакам моделей машинного обучения, применяемых в средствах обнаружения вредоносного программного обеспечения. Разработана состязательная атака на данные средства и предложен метод повышения устойчивости средств обнаружения вредоносного программного обеспечения, основанный на использовании свёрточных нейронных сетей для представления ассемблерного кода программы.Strength of malware detection methods based on machine learning algorithms has been analyzed. Adversarial attack for given methods has been developed. The method of robustness improvement of vulnerability detection methods has been proposed.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Криулин А. А., Еремеев М. А., Нефедов В. С.
Заглавие : Подход к обнаружению вредоносных программ на основе выявления аномального сетевого трафика с использованием алгоритмов машинного обучения
Параллельн. заглавия :Malware detection approachbased on the detection of abnormal network trafficusing machine learning algorithms
Серия: Безопасность программного обеспечения
Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 3. - С.27-33: табл., схема, диагр. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2021/3). - ISSN 2071-8217
Примечания : Библиогр.: с. 32 (7 назв.)
УДК : 004.41/.42
ББК : 32.973-018
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): abnormal network traffic--machine learning--machine learning algorithm--malware--malware detection--network traffic--алгоритм машинного обучения--аномальный сетевой трафик--вредоносные программы--машинное обучение--обнаружение вредоносных программ--сетевой трафик
Аннотация: В статье рассмотрены возможности применения технологий машинного обучения для выявления сетевых соединений вредоносных программ на основе обнаружения аномалий. Классификация сетевых соединений вредоносного программного обеспечения осуществляется на основе статистических признаков при передаче данных, возникающих на транспортном и сетевом уровнях модели OSI. Предлагается применение технологий машинного обучения для оценки вероятностных показателей обнаружения вредоносных программ на основе их сетевой активности.The article considers a possibility of using machine learning technologies to detect network connections of malicious programs based on the detection of anomalies. The classification of network connections of malicious software is carried out based on statistical signs during data transmission that occur at the transport and network levels of the OSI model. It is proposed to use machine learning technologies to assess the probability of detecting malware based on their network activity.
Найти похожие

Тематический навигатор

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