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

в найденном

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=architecture optimization (computing)<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Татарникова, Т. М.
Обнаружение атак методом искусственных нейронных сетей [Текст] = Attacks detection by artificial neural networks / Т. М. Татарникова, И. А. Сикарев // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 4. - С. 84-94 : схемы, табл., граф., ил. - Библиогр.: с. 92-93 (12 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
architecture optimization (computing) -- artificial neural networks -- attack detection systems -- computer attacks -- detection of computer attacks -- information security -- machine learning -- neural networks -- информационная безопасность -- искусственные нейронные сети -- компьютерные атаки -- машинное обучение -- нейронные сети -- обнаружение компьютерных атак -- оптимизация архитектур (вычислительная техника) -- системы обнаружения атак
Аннотация: Приведено описание разработанного нейросетевого алгоритма обнаружения атак, особенность которого заключается в возможности запуска двух параллельных процессов: поиска оптимальной модели искусственной нейронной сети и нормализации данных обучающей выборки. Показано, что выбор архитектуры искусственной нейронной сети выполняется с учетом функции потерь для ограниченного множества классов атак. Показано применение библиотек (фреймворков) TensorFlow и Keras Tuner для программной реализации алгоритма обнаружения атак. Приведено описание эксперимента по выбору архитектуры нейронной сети и ее обучению. Полученная в экспериментах точность достигает 94-98% для разных классов атак.
The description of the developed neural network algorithm for detecting attacks is given, the feature of which is the possibility of launching two parallel processes: the search for the optimal model of an artificial neural network and the normalization of training sample data. It is shown that the choice of an artificial neural network architecture is performed taking into account the loss function for a limited set of attack classes. The application of TensorFlow and Keras Tuner libraries (frameworks) for the software implementation of the attack detection algorithm is shown. The article describes an experiment on choosing the architecture of a neural network and its training. The accuracy obtained in the experiments reaches 94-98% for different classes as well.

Доп.точки доступа:
Сикарев, И. А.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

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