Книжкові видання та компакт-диски Журнали та продовжувані видання Автореферати дисертацій Реферативна база даних Наукова періодика України Тематичний навігатор Авторитетний файл імен осіб
|
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
Пошуковий запит: (<.>A=Коннов М$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 2
Представлено документи з 1 до 2
|
1. |
Коннов М. С. О технико-экономической целесообразности использования модифицированной битумной эмульсионной мастики для гидроизоляции железобетонных конструкций [Електронний ресурс] / М. С. Коннов // Вісник Донбаської національної академії будівництва і архітектури. - 2012. - Вип. 5. - С. 50-55. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vdnaba_2012_5_10
| 2. |
Пахомова В. М. Дослідження двох підходів до виявлення мережних атак із використанням нейромережної технології [Електронний ресурс] / В. М. Пахомова, М. С. Коннов // Наука та прогрес транспорту. Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. - 2020. - № 3. - С. 81-93. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vdnuzt_2020_3_9 На сучасному етапі найчастіше пропонують системи виявлення мережних атак, що побудовані на основі таких нейронних мереж: багатошарового персептрона, мережі Кохонена або самоорганізованої карти та їх комбінацій. Передбачено дослідити ефективність двох підходів до виявлення атак на комп'ютерну мережу з використанням нейромережної технології на основі нормалізованих даних відкритої бази NSL-KDD. Як архітектурні рішення системи виявлення мережних атак запропоновано розглянути такі підходи: на основі однієї нейронної мережі, що визначає клас атаки (перший підхід), та ансамблю із п'яти нейронних мереж (другий підхід), який на першому етапі визначає категорію атаки (DoS, Probe, U2R, R2L), а на другому етапі - клас атаки, що належить до певної категорії. На створених у програмі MatLAB нейронних мережах проведено дослідження їх похибки від довжини навчальної вибірки за різними алгоритмами навчання: Levenberg-Marquardt; Bayesian Regularization; Scaled Conjugate Gradient - за різної кількості прихованих нейронів (мінімальної, середньої та максимальної). Визначено оптимальні параметри нейронних мереж за двома підходами. У ході проведення експериментів за різними підходами отримано результати: TP (True Positive); FP (False Positive); FN (False Negative); TN (True Negative). На їх основі розраховано такі показники оцінки якості рішень: коректність визначення мережних атак; помилкові спрацьовування; достовірність; точність та повнота, що доказують доцільність використання ансамблю нейронних мереж (другого підходу). На створених нейронних мережах за двома підходами проведено дослідження: часу роботи нейронних мереж; помилки першого роду; помилки другого роду. За результатами першого дослідження в середньому час роботи ансамблю нейронних мереж складає 0,92 с, а час роботи нейронної мережі (за першим підходом) дорівнює 2,21 с. За результатами другого дослідження помилка першого роду з використанням ансамблю нейронних мереж складає 2,17 %, а за першим підходом - 7,39 %. За результатами третього дослідження помилка другого роду з використанням ансамблю нейронних мереж складає 3,91 %, а за першим підходом - 6,96 %, що підтверджує ефективність використання ансамблю нейронних мереж (другого підходу).
|
|
|