Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад Применение искусственных нейронных сетей в разработке системы обнаружения вторжений А.Г. Мустафаев Системы обнаружения вторжений проводят классификацию сетевого трафика на две основные категории: нормальная деятельность и действия злоумышленника. В настоящее время интеллектуальная обработка данных и машинное обучение играют важную роль во многих сферах деятельности, не исключая системы обнаружения вторжений. Одним из основных этапов интеллектуального анализа данных является определение оптимального набора данных, который помогает улучшить коэффициент полезного действия, производительность и скорость прогнозирования систем обнаружения вторжений. Для экспериментального анализа использовался набор данных из базы NSL-KDD. Результаты экспериментов показывают, что предложенный в работе подход является достаточно точным, с низким числом ложных срабатываний и высокой чувствительностью, требует меньше времени на обучение по сравнению с использованием полного набора данных. Ключевые слова: система обнаружения вторжений; адаптивность; классификация; искусственные нейронные сети; анализ сетевого трафика; вычислительные сети. Контактная информация: E-mail: arslan_mustafaev@mail.ru Стр. 17-26.