Демидов, Р. А. Анализ угроз кибербезопасности в динамических сетях передачи данных с применением гибридной нейросетевой модели [Текст] = Cybersecurity threats analysis for dynamic communication networks using the hybrid neural network model / Р. А. Демидов, П. Д. Зегжда, М. О. Калинин // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2018. - № 2. - С. 27-33 : схемы. - Библиогр.: с. 32-33 (15 назв.) . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Кл.слова (ненормированные): анализ киберугроз -- гибридные сети -- динамические сети -- информационная безопасность -- кибербезопасность -- киберугрозы -- нейросетевые модели -- передача данных -- сверточные нейросети Аннотация: Рассмотрена задача анализа угроз кибербезопасности в динамических сетях передачи данных. Сформулирована задача нейросетевой аппроксимации функции киберугрозы системе. Параметры нейросетевой модели оптимизированы в соответствии с критерием максимизации правдоподобия на тренировочном наборе данных. В качестве архитектуры решения предложена гибридная нейросеть на основе рекуррентных и графовых сверточных нейросетей. The paper deals with the problem of cybersecurity threats analysis of control mechanisms in dynamic communication networks. The authors formulate the initial task in the form of neural network-made approximation of the system function of cyberthreat. The neural network model parameters are optimized according to the criterion of likelihood maximization on the training dataset. A hybrid neural network based on recurrent and graph convolutional networks is proposed as an appropriate computational architecture. Доп.точки доступа: Зегжда, П. Д.; Калинин, М. О. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |