| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Вишняков, В. А. | - |
| dc.contributor.author | Коваль, О. И. | - |
| dc.contributor.author | Моздурани Шираз, М. Г. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-08-16T09:51:11Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-13T06:33:45Z | - |
| dc.date.available | 2016-08-16T09:51:11Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-13T06:33:45Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Вишняков, В. А. Использование нейронных сетей для обнаружения и распознавания аномалий в корпоративной информационной системе предприятия / В. А. Вишняков, О. И. Коваль, М. Г. Моздурани Шираз // Доклады БГУИР. - 2016. - № 4 (98). - С. 86 - 92. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/8281 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрены нейросетевые структуры, используемые для решения задачи защиты
информации. Построена выборка атрибутов и метаданных исполняемых файлов, которая
использовалась для обучения многослойного персептрона. Обучение проводилось в
программе SPSS Statistics. После обучения нейронной сети эффективность ее работы была
определена с помощью контрольной выборки исполняемых файлов. Относительная
погрешность классификации файлов составила 5 %. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | нейросетевые структуры | ru_RU |
| dc.subject | защита информации | ru_RU |
| dc.subject | обучение нейронной сети | ru_RU |
| dc.subject | корпоративные информационные системы | ru_RU |
| dc.subject | neural network structure | ru_RU |
| dc.subject | information defense | ru_RU |
| dc.subject | viruses file | ru_RU |
| dc.subject | teaching of neuron net | ru_RU |
| dc.subject | corporative information system | ru_RU |
| dc.title | Использование нейронных сетей для обнаружения и распознавания аномалий в корпоративной информационной системе предприятия | ru_RU |
| dc.title.alternative | Use of neural networks for detection and recognition of the anomalies in enterprise corporative information system | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The neural networks structure using for task solving of information defense are discussed. The
choice of attribute and metadata of executing files with two states (clean and with viruses) which used
for multilevel perseptron teaching are built. The teaching was realized within SPSS Statistics – program
of IBM Company. After the teaching of neural network the efficiently its working with the control
choice of executing files was determined. The relative value of files classification was 5 %, that it is the
good result. The file choice must be greater and viruses more variables within the use such approach
for large enterprise corporative information systems. | - |
| Appears in Collections: | №4 (98)
|
