Dirbtinių neuroninių tinklų taikymas įsilaužimams aptikti kompiuterių tinkluose

Šiuo metu dirbtiniai neuroniniai tinklai (DNT) pritaikomi įvairiose srityse ir jų tikslumas leidžia spręsti įvairias užduotis. Dirbtinio intelekto metodai kompiuterių tinkluose išpopuliarėjo dėl didelių pritaikymo galimybių: srautų klasifikavimui, tinklo prisitaikymui prie srauto pobūdžio ir kt. Prieš atliekant tyrimą nagrinėta dirbtinio intelekto samprata, klasifikacijų metodai, apžvelgti mašininio mokymo algoritmai, kurie naudojami kompiuterių tinklų duomenų srauto analizei. Atsižvelgiant į darbe detaliai išnagrinėtos mokslinės literatūros medžiagą apie kompiuterių tinklų saugumą pastebėta, kad kompiuterių tinklo saugumas tampa pagrindine kompiuterių tinklų srities problema. Darbe išsamiai analizuojama kompiuterių tinklo samprata, naudojamos technologijos, saugumas įvairiuose lygiuose, pateikiami apsaugos tikslai, informacijos saugos aspektai. Taip pat aprašomas esamų ir galimai naujų vis sudėtingesnių atakų dažnumas ir įvairumas, kibernetinių atakų ir anomalijų tipai, incidentų tipai (atsisakymo aptarnauti atakos (angl. DoS) ir kt.). Lyginami dabartinių kompiuterių tinklų anomalijų atakų atpažinimo sistemų (angl. IDS) tipai, produktai, metodai [...]Vytauto Didžiojo universitetasŠvietimo akademij