Технические науки
НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ИДЕНТИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ УГРОЗ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ТРАФИКОМ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
Емельянова Н.Ю. 1, Харитонов В.И. 2

1. Гуманитарно-педагогическая академия (филиал) ФГАОУ ВО "КФУ им. В. И. Вернадского" в г. Ялте
2. Гуманитарно-педагогическая академия (филиал) ФГАОУ ВО "КФУ им. В. И. Вернадского" в г. Ялте

Резюме:

В данной статье проводится определение слабых сторон современных компьютерных сетей и производится построение интеллектуального метода решения данной проблемы. Были выделены слабые стороны в сетевой модели Open System Interconnection в компьютерных сетях, построенных по технологии Ethernet. Выделен интеллектуальный метод на базе нейронных сетей. Спроектирована трёх уровневая сеть на базе MATLAB. Нейронная сеть использует общедоступную базу KDD99 из 41 признака соответствующих первому слою нейронной сети. Также было выделено четыре основных типа атаки которые соответствуют второму слою и выделены способы реагирования на третьем слое нейронной сети. В итоге было проведено обучение данной сети и проведена оценка эффективности разработанной нейронной сети. Согласно результатам лишь в 5% случаев загрузка канала составляла более 70%, в то время как у существующих программ данный показатель составил от18 до 75% случаем с загрузкой более 70%.

Ключевые слова: компьютерные сети, безопасность, нейросети, управление трафиком, разгрузка каналов связи


Комментарии (0)