Применение методов глубинного обучения для обнаружения вторжений

Нечахин Владислав Александрович
1. Новосибирский государственный университет
v.nechakhin@g.nsu.ru
Пищик Борис Николаевич
1. Новосибирский государственный университет
2. Института вычислительных технологий СОРАН
b.pishchik@nsu.ru,
Материал поступил в редколлегию 02.04.2019
Приведены результаты применения глубоких нейронных сетей для детектирования
вредоносной активности в сетевом трафике. В процессе исследования реализованы 2 вида
нейронной сети: рекуррентный автоэнкодер и генеративно-состязательная сеть. Приведены
результаты исследования на наборе данных CICIDS2017.
Применение методов глубинного обучения для обнаружения вторжений
Открыть

Выходные данные: В. А. Нечахин, Б. Н. Пищик Применение методов глубинного обучения для обнаружения вторжений. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2019. Т. 17, №2. C. 114–121. DOI: 10.25205/1818-7900-2019-17-2-114-121