У роботі був розроблений і реалізований нейромережевий адаптивний модуль, що функціонально доповнює систему виявлення комп'ютерних атак. При тестуванні адаптивного модуля, навченого і функціонуючого в режимі перевірки заголовків пакетів на вихідному масиві даних, був отриманий високий коефіцієнт відповідності -0,98. Експериментально було показано, що при виконанні завдань елементарного аналізу адаптивний модуль здатний зберігати інформацію про стани системи і з деяким ступенем ризику функціонально заміняти собою систему виявлення атак. НЕЙРОМЕРЕЖА, КОМП'ЮТЕР, СИСТЕМА ВИЯВЛЕННЯ АТАК, МОДУЛЬ, АДАПТАЦІЯ, НАВЧАННЯ, АЛГОРИТМ The paper was developed and implemented an adaptive neural network module functionally complement the detection of computer attacks. When testing the adaptive module, trained and functioning in test mode packet headers in the original dataset was obtained a high compliance rate - 0.98. It was shown experimentally that when the elemental analysis tasks adaptive module is capable of storing information about the states of the system and with some degree of risk functionally replace the intrusion detection system NEURAL NETWORK, COMPUTER, INSTRUSION DETECTION SYSTEM, ADAPTATION, LEARNING, ALGORITHM
