• українська
    • English
    • русский
    • Deutsch
Institutional Digital Repository of National Aerospace University KHAI
  • українська 
    • українська
    • English
    • русский
    • Deutsch
  • Ввійти
Перегляд матеріалів 
  •   Головна сторінка dKHAIIR
  • Факультет радіоелектроніки, комп’ютерних систем та інфокомунікацій (№ 5)
  • Наукові праці
  • Статті з наукових журналів та збірок
  • Перегляд матеріалів
  •   Головна сторінка dKHAIIR
  • Факультет радіоелектроніки, комп’ютерних систем та інфокомунікацій (№ 5)
  • Наукові праці
  • Статті з наукових журналів та збірок
  • Перегляд матеріалів
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Information-extreme machine learning of a cyber attack detection system

Thumbnail
Переглянути
9Dovbysh.pdf (819.8Kb)
Дата
2022
Автор
Dovbysh, A.
Liubchak, V.
Shelehov, I.
Simonovskiy, J.
Tenytska, A.
Metadata
Показати повний опис матеріалу
Короткий опис(реферат)
This study increases the functional efficiency of machine learning of a cyber attack detection system. An information-extreme machine learning method for a cyber attack detection system with the optimization of control tolerances for recognition features that reflect the traffic properties of the info-communication system has been developed. The method is developed within the framework of the functional approach to modeling of cognitive processes of natural intelligence at the formation and acceptance of classification decisions. This approach, in contrast to known methods of data mining, including neuron-like structures, allows giving the recognition system adaptability to arbitrary initial conditions of the learning matrix and flexibility in retraining the system by expanding the recognition class alphabet.
 
Метою дослідження є підвищення функціональної ефективності машинного навчання системи виявлення кібератак. Розроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання системи виявлення кібератак з оптимізацією контрольних допусків на ознаки розпізнавання, які відбивали властивості трафіка інфокомунікаційної системи. Метод розроблено в рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів природнього інтелекту при формуванні та прийнятті класифікаційних рішень.
 
URI
http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/4277
Collections
  • Статті з наукових журналів та збірок

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Контакти | Зворотній зв'язок
Theme by 
Atmire NV
 

 

Перегляд

Всі матеріалиФонди та колекціїЗа датою публікаціїАвториЗаголовкиТемиКолекціяЗа датою публікаціїАвториЗаголовкиТеми

Мій профіль

ВвійтиЗареєструватися

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Контакти | Зворотній зв'язок
Theme by 
Atmire NV