Применение нейронных сетей для обнаружения сетевых атак
Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.
Подобные документы
Этапы решения задачи классификации цифр арабского алфавита на основе нейронных сетей: выбор класса, структуры и пакета нейронной сети, ее обучение, требования к информационной и программной совместимости, составу и параметрам технических средств.
реферат, добавлен 19.10.2010Модели нарушителей глобальной информационной системы Интернет. Классификация угроз в соответствии с IT-Baseline Protection Manual. Реализация DoS/DDos атак. Программная реализация Snort: установка, препроцессоры и структура модулей обнаружения и вывода.
дипломная работа, добавлен 05.06.2011Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.
презентация, добавлен 28.05.2015Исследование и оценка возможности работы сетевой карты netFPGA как IPS системы. Установка программного обеспечения, обеспечивающего взаимодействие карты и пользователя. Система обнаружения вторжений Snort. Основные достоинства Microsoft Forefront TMG.
курсовая работа, добавлен 11.11.2012Признаки и отличительные черты интеллектуальных информационных систем, их классификация и использование при разработке экономических и управленческих решений. Определение, назначение и области применения экспертных систем. Использование нейронных сетей.
курс лекций, добавлен 27.04.2009Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.
лабораторная работа, добавлен 05.10.2010- 57. Нейронные сети
Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 24.05.2015 Изучение архитектуры искусственных нейронных сетей, способов их графического изображения в виде функциональных и структурных схем и программного представления в виде объектов специального класса network. Неокогнитрон и инвариантное распознавание образов.
курсовая работа, добавлен 12.05.2015Классификация компьютерных сетей в технологическом аспекте. Устройство и принцип работы локальных и глобальных сетей. Сети с коммутацией каналов, сети операторов связи. Топологии компьютерных сетей: шина, звезда. Их основные преимущества и недостатки.
реферат, добавлен 21.10.2013История развития, применение искусственных нейронных сетей. Распознавание образов в сети. Сжатие данных и ассоциативная память. Проектирование экспертной системы, позволяющей диагностировать заболевания органов пищеварения. Программная реализация системы.
курсовая работа, добавлен 05.02.2016Основные виды сетевых атак на VIRTUAL PERSONAL NETWORK, особенности их проведения. Средства обеспечения безопасности VPN. Функциональные возможности технологии ViPNet(c) Custom, разработка и построение виртуальных защищенных сетей (VPN) на ее базе.
курсовая работа, добавлен 29.06.2011Психодиагностика и нейронные сети. Математические модели и алгоритмы психодиагностики. Решение нейросетями задач психодиагностики. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями.
диссертация, добавлен 02.10.2008Обзор и анализ распространенных искусственных нейронных сетей. Функциональное назначение слоев сети, алгоритмы обучения. Описание функциональных возможностей разработанной программной системы. Анализ исследовательской эксплуатации и возможных применений.
дипломная работа, добавлен 19.05.2011Разработка и внедрение автоматизированной системы управления дорожным движением. Специфика применения программы интеллектуальных транспортных сетей, использующей принцип нейронных схем, в городе Хабаровске на языке программирования Turbo Pascal 7.0.
дипломная работа, добавлен 19.06.2012Разработка инструментального средства для обнаружения уязвимостей веб-приложений на основе контроля поведения с функцией автоматического построения профилей нормального поведения. Основные методы обнаружения аномалий, анализ возможности их применения.
курсовая работа, добавлен 02.02.2015Выявление структуры и свойств незащищённой сети, основных угроз безопасности и видов сетевых атак на систему. Формирование требований защиты. Классификация, построение и методы реализации VPN. Настройка фильтров координатора в сети с Proxy-серверами.
курсовая работа, добавлен 21.06.2011Нейрокомпьютеры и их применение в современном обществе. Некоторые характеризующие нейрокомпьютеры свойства. Задачи, решаемые с помощью нейрокомпьютеров. Типы искусственных нейронов. Классификация искусственных нейронных сетей, их достоинства и недостатки.
курсовая работа, добавлен 17.06.2014Разработка системы оценки кредитоспособности заемщика с использованием персептрона. Сущность скоринговых систем, нейронных сетей. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска. Этапы проектирования сети. Определение значимости параметров.
презентация, добавлен 19.08.2013Назначение и типы роботов-андроидов. Функции обнаружения объектов в робототехнике; машинное, электромагнитное зрение, датчики препятствий на ИК лучах. Разработка концептуально-функциональной модели робота типа "шагающий" с функцией обнаружения объекта.
курсовая работа, добавлен 20.12.2012Обзор технологий обнаружения атак. Модуль накопления и хранения предупреждений. Алгоритм работы подсистемы. Реализация клиент-серверной технологии. Клиентская часть программы. Реализация модуля шифрования, модуля накопления и хранения предупреждений.
дипломная работа, добавлен 17.11.2014Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 17.09.2013Эффективность применения нейронных сетей при выборе модели телефона. История искусственного интеллекта. Сущность нейросетевых технологий, обучение нейросимулятора. Пример выбора по определенным параметрам модели сотового телефона с помощью персептрона.
презентация, добавлен 14.08.2013Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа, добавлен 21.03.2011Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.
реферат, добавлен 25.04.2016Классификация компьютерных сетей. Назначение компьютерной сети. Основные виды вычислительных сетей. Локальная и глобальная вычислительные сети. Способы построения сетей. Одноранговые сети. Проводные и беспроводные каналы. Протоколы передачи данных.
курсовая работа, добавлен 18.10.2008