У магістерській роботі проаналізовані сучасні проблеми антивірусної індустрії, які пов'язані з розпізнаванням як нових, так і старих модифікацій шкідливих об'єктів. Досліджені різні класи вірусів, принципи їх роботи, а також існуючі методи розпізнавання, проаналізовані їх переваги та недоліки. Розроблений новий підхід до побудови систем захисту від вторгнень в компютер, на основі мультиагентного підходу. Спроектована модель системи, реалізуюча роботу запропонованого методу. Реалізовані допоміжні утіліти на мові С, які виконують проміжкову підготовку данних. Проведені експериментальні дослідження по розпізнаванню шкідливих об'єктів, а також порівняльний аналіз з існуючими евристичними методами. ВРЕДОНОСНАЯ ПРОГРАММА, ДЕТЕКТИРОВАНИЕ, СИГНАТУРА, ПОЛИМОРФНЫЙ КОД, ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ИСКУССТВЕННАЯ ИММУННАЯ СЕТЬ, ЭВРИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗАТОР, СИСТЕМНЫЕ ВЫЗОВЫ In this work problems of modern anti-virus industry were analyzed. Existing kind of viruses and their analysis methods were researched and analyzed their advantages and weaknesses. A new approach to building systems of protection intrusion in a computer was developed, based on multi-agent approach. A model, which releases the proposed approach, was developed. Also the utilities that do preprocessing of the input data were written in C. Experimental researches on recognition of malware were carried out, as well as a comparative analysis of existing heuristic methods. MALWARE, DETECTION, SIGNATURE, POLYMORPHIC CODE, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, ARTIFICIAL IMMUNE NETWORK, THE HEURISTIC ANALYZER, SYSTEM CALLS
