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.
Аннотация к работе
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.