Обнаружение атак методом искусственных нейронных сетей
Авторы:
Аннотация:
Приведено описание разработанного нейросетевого алгоритма обнаружения атак, особенность которого заключается в возможности запуска двух параллельных процессов: поиска оптимальной модели искусственной нейронной сети и нормализации данных обучающей выборки. Показано, что выбор архитектуры искусственной нейронной сети выполняется с учетом функции потерь для ограниченного множества классов атак. Показано применение библиотек (фреймворков) TensorFlow и Keras Tuner для программной реализации алгоритма обнаружения атак. Приведено описание эксперимента по выбору архитектуры нейронной сети и ее обучению. Полученная в экспериментах точность достигает 94−98% для разных классов атак.