Нейромережеві моделі та методи розпізнавання комп’ютерних вірусів

Abstract

У роботі вирішено актуальну науково-прикладну задачу підвищення ефективності протидії комп’ютерним вірусам, за рахунок дослідження і розробки нових нейромережевих моделей, методів і засобів розпізнавання комп’ютерних вірусів, здатних оперативно пристосовуватись до умов використання і реагувати на виникнення нових видів вірусів. У дисертаційній роботі проведено аналіз сучасних нейромережевих моделей та методів розпізнавання комп’ютерних вірусів, що показав наявність низки недоліків, пов’язаних з високою потребою в обчислювальних ресурсах, низькою адаптованістю до проведення аналізу обфускованого програмного коду та недостатньою ефективністю розпізнавання. Розроблено концептуальну модель оцінювання глибоких нейронних мереж. Розроблено модель формування параметрів навчальних прикладів глибокої нейронної мережі. Розроблено метод визначення архітектурних параметрів глибокої нейронної мережі, призначеної для розпізнавання вірусів. Отримав подальший розвиток метод нейромережевого розпізнавання комп’ютерних вірусів. Розроблене спеціалізоване програмне забезпечення, що базується на створених нейромережевих методах та моделях, дозволило забезпечити достатню точність розпізнавання комп’ютерних вірусів та забезпечити оперативність створення алгоритмів функціонування апаратно-програмних засобів захисту інформації.