Анализ проблемы выявления сетевой атаки с целью последующего применения мер по обеспечению информационной безопасности. Описание архитектуры многослойного персептрона с сигмоидальной функцией активации. Исследованы различные конфигурации нейронной сети.
При низкой оригинальности работы "Сравнительный анализ некоторых алгоритмов роевого интеллекта при обнаружении сетевых атак нейросетевыми методами", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Сравнительный анализ некоторых алгоритмов роевого интеллекта при обнаружении сетевых атак нейросетевыми методамиДля обнаружения сетевых атак используются подходы на основе статистических методов, экспертных систем, нейронных сетей, а также системы, использующие эффективные виды гибридизации различных методов, обеспечивающие усиление качественных показателей друг друга. В статье рассматривается подход к решению данной задачи на основе гибридизации механизмов нейронных сетей и алгоритмов роевого интеллекта. нейронный сеть информационный персептрон Для обучения сети были применены: генетический алгоритм, алгоритм серых волков и алгоритм светлячков. Первоначальные значения особей инициализируются по следующей формуле: , где - i-ый элемент хромосомы (ген), - случайно заданное целое число из диапазона [1, 135), - количество нейронов в сети, - размер массива, содержащего входные данные, - размер массива, содержащего выходные данные. Результатом работы алгоритма является массив особей, который представляет собой набор весов нейронной сети, позволяющей определить тип действующей сетевой атаки или ее отсутствие.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
