МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ БЕЗПЕКИ МЕРЕЖІ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

В статті розглянуто чотири алгоритми, а саме алгоритм SVM, алгоритм нечіткої кластеризації, алгоритм кластеризації K-Means і алгоритм Apriori. Деталізуємо 4 різних кроки безпеки користувачів мережі та їх  контролю доступу статті є розробка надійної моделі прогнозування безпеки мережі. Розроблена модель виявлення вторгнень, побудована з використанням нейронних мереж. Модель виявлення вторгнень виявляє аномалії та атаки на основі зловживання. Модель виявлення вторгнень також виконує три типи завдань класифікації. Завдання включають класифікацію між появою атаки чи звичайним випадком, класифікацією між різними типами атаки чи звичайним випадком . Модель виявлення вторгнень також показує точність класифікації, час виконання та обсяг використання пам’яті. Цілями моделі виявлення вторгнень є висока точність, малий час виконання та мінімальний обсяг використання пам’яті. Модель виявлення вторгнень, побудована за допомогою нейронних мереж, відповідає цілям високої точності, малого часу виконання та мінімального використання пам’яті.