Магістерська робота присвячена розробці евристичного аналізатора шкідливого коду з використанням штучної нейронної мережі. У якості моделі штучної нейронної мережі використовувався багатошаровий персептрон. Була розроблена модель евристичного аналізатора, основним компонентом якої є блок прийняття рішень на основі штучної нейронної мережі. Реалізовані допоміжні утиліти для попередньої обробки вхідних даних, а також для роботи з навченою нейронною мережею. Були проведені експериментальні дослідження, що підтверджують можливість застосування штучних нейронних мереж в області комп'ютерної безпеки. ШКІДЛИВА ПРОГРАМА, РОЗПІЗНАВАННЯ, СИГНАТУРА, ПОЛІМОРФНИЙ КОД, ЕМУЛЯТОР, ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ІМУННЕ НАВЧАННЯ, ЕВРИСТИЧНИЙ АНАЛІЗАТОР, СИСТЕМНІ ВИКЛИКИ. This work is devoted development of algorithm of the heuristic analysis of a malicious code with usage of an artificial neural network. As model of an artificial neural network the model multilayer perceptron was used. Model was developed heuristic analyzer, the main component of which is a block decisions based on artificial neural network Auxiliary utilities for pre-processing of input data, and also for operation with the trained neural network are realised. The experimental researches confirming possibility of application of artificial immune networks in the field of computer safety have been spent. MALWARE, RECOGNITION, SIGNATURE, POLYMORPHIC CODE, THE EMULATOR, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, THE IMMUNE TRAINING, THE HEURISTIC ANALYZER, SYSTEM CALLS.
