Применение методов глубинного обучения для обнаружения вторжений
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-2-114-121
Аннотация
Приведены результаты применения глубоких нейронных сетей для детектирования вредоносной активности в сетевом трафике. В процессе исследования реализованы два вида нейронной сети: рекуррентный автоэнкодер и генеративно-состязательная сеть. Приведены результаты исследования на наборе данных CICIDS2017.
Ключевые слова
Об авторах
В. А. Нечахин
Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Б. Н. Пищик
Новосибирский государственный университет; Институт вычислительных технологий СО РАН
Россия
Россия
Рецензия
Для цитирования:
Нечахин В.А., Пищик Б.Н. Применение методов глубинного обучения для обнаружения вторжений. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2019;17(2):114-121. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-2-114-121
For citation:
Nechakhin V.A., Pishchik B.N. Using Deep Learning Methods for Intrusion Detection. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2019;17(2):114-121. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2019-17-2-114-121
Просмотров:
46
Послать статью по эл. почте 