У даній статті запропоновано методологію розпізнавання Інтернет-орієнтованого шкідливого програмного забезпечення на базі використання нейронних мереж. Особливістю методології є розроблений підхід до визначення вхідних параметрів та оптимізація параметрів архітектури нейронної мережі. Отримані результати дозволяють підвищити достовірність розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з невідомими сигнатурами.
В данной статье предложена методология распознавания Интернет-ориентированного вредного программного обеспечения на базе использования нейронных сетей. Особенностью методологии является разработанный подход к определению входных параметров и оптимизация параметров архитектуры нейронной сети. Полученные результаты позволяют повысить достоверность распознавания вредоносного с неизвестными сигнатурами.
This paper proposes a methodology for recognition of Internet-based harmful software based on the use of neural networks. Feature of the methodology is developed approach to the definition of the input parameters and optimization of the parameters of the neural network architecture. The obtained results allow us to improve the accuracy of detection of unknown malware signatures.
