Використання теорії штучних нейронних мереж є одним із шляхів підвищення ефективності функціонування систем виявлення атак на комп'ютерні мережі. У цій статті запропоновано метод подання експертних знань в нейромережевих засобах розпізнавання мережевих атак на комп'ютерні системи. Особливістю методу є використання продукційних правил та нейронної мережі PNN. Отримані результати дозволяють підвищити оперативність розпізнаваннята розширити множину видів мережевих атак, характеристики яких не представлені в зареєстрованих статистичних даних.
Использование теории искусственных нейронных сетей является одним из путей повышения эффективности функционирования систем обнаружения атак на компьютерные сети. В статье предложен метод представления экспертных знаний в нейросетевых средствах распознавания сетевых атак на компьютерные системы. Особенностью метода является использование продукционных правил и нейронной сети PNN. Полученные результаты позволяют повысить оперативность распознавания и расширить множество видов сетевых атак, характеристики которых не представлены в зарегистрированных статистических данных.
Theory of artificial neural networks using is one of the ways to improve the efficiency of attacks detection systems in computer networks. In this paper the method of presentation of expert knowledge in neural mass detection network attacks on computer systems. The feature of the method is the use of production rules and neural network PNN. The results can improve the efficiency of recognition and expand multiple types of network attacks, characteristics of which are registered in the statistics.
