ЖЕЛІЛІК ШАБУЫЛДАРДЫ АНЫҚТАУ ЖӘНЕ ТАНЫП БІЛУ ӘДІСТЕРІ МЕН НЕЙРОЖЕЛІЛІК МОДЕЛЬДЕРІН ТАЛДАУ

2022

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-122-3-227-236
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақаланың мақсаты Интернетке бағытталған ақпараттық жүйелерге желілік шабуылдарды анықтау және танып білу әдістерінің нейрожелілік модельдеріне талдау жүргізу болып табылады. Талдау нейрондық желі модельдері мен әдістерінің негізгі сипаттамаларын анықтау тұрғысынан жүргізілді. Он бес нейрондық желі модельдері мен әдістеріне талдау жасалды және олардың негізгі сипаттамалары кестеде келтірілген. Талдау нәтижесінде қазіргі заманғы нейрондық желі әдістері мен модельдерінің тиімділігін қамтамасыз ету кестеде келтірілген және талданған критерийлерді қолдана отырып сипатталатын белгілі бір мүмкіндіктерді қамтамасыз ету арқылы жүретіні анықталды. Талдау нәтижесінде қазіргі шабуылдарды анықтау жүйелерінде негізінен белгілі бір дәрежеде тапсырма жағдайларына бейімделген нейрондық желі модельдерінің классикалық түрлері қолданылатындығы көрсетілген. Нейрондық желі модельдерінің кемшіліктері мен ғылыми зерттеулердің бағыттары анықталды.