Запропоновано модель ієрархічного згорткового екстрактора ознак шкідливого трафіка. На вхід моделі надходить 10-ти канальне зображення 28х28 пікселів, що сформоване на основі послідовних 10-ти потоків мережевих пакетів, що дозволяє описувати просторово-часові статистичні характеристики трафіка. Згортковий екстрактор містить два згорткові шари з тривимірними фільтрами, шари субдискретизації та шари обчислення активації на основі алгоритму ортогонального узгодженого переслідування і функції ReLU. Запропоновано модель вирішальних правил детектора шкідливого трафіка на основі інформаційно-екстремального класифікатора. Це дозволяє отримати обчислювально прості вирішальні правила і оцінити ефективність в інформаційному розумінні екстрактора ознак за умов обмеженого обсягу розміченого актуального набору навчальних даних. Класифікатор здійснює адаптивну дискретизацію ознакового опису і побудову оптимальних в інформаційному розумінні радіально-базисних контейнерів класів в двійковому просторі Хеммінга. Як інформаційний критерій ефективності навчання розглядається модифікація міри С. Кульбака у вигляді функціоналу частоти помилок першого та другого роду. Удосконалено алгоритм зростаючого нейронного газу для попереднього навчання екстрактора ознак шляхом модифікації механізму вставки і оновлення нейронів, що дозволяє утилізувати нерозмічені навчальні зразки і отримати оптимальний розподіл нейронів для покриття навчальної вибірки. Модифікація механізму вставки нових нейронів полягає у формуванні нового нейрону за порогом досяжності, а не з заданою частотою, що дозволяє підвищити стабільність машинного навчання і регулювати ступінь узагальнення навчальної множини. Модифікація механізму оновлення вагових коефіцієнтів нейронів полягає у використанні правила Ойа замість правила Хебба, що дозволяє уникнути неконтрольованого росту вагових коефіцієнтів нейронів і адаптувати згорткові фільтри для розрідженого кодування спостережень. Для навчання вирішальних правил і тонкої настройки верхнього згорткового шару запропоновано використовувати метаевристичний пошуковий алгоритм симуляції відпалу. Результати імітаційного моделювання з використанням датасетів CTU-Mixed та CTU-13 підтверджують ефективність отриманих вирішальних правил при розпізнаванні шкідливості тестових зразків трафіку.

  Повний текст PDF - 464.995 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"