关于ASOD中基于神经网络入侵检测系统创建智能信息安全系统的概念

Симаворян С.Ж., Симонян А.Р., Улитина Е.И., Попов Г.А.

doi:10.7256/2454-0714.2019.3.30583

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软件系统和计算方法

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Simavoryan S.Z., Simonyan A.R., Ulitina E.I., Popov G.A. 关于ASOD中基于神经网络入侵检测系统创建智能信息安全系统的概念 // 软件系统和计算方法. 2019. № 3. С. 30-36. DOI: 10.7256/2454-0714.2019.3.30583 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=30583

关于ASOD中基于神经网络入侵检测系统创建智能信息安全系统的概念

Simavoryan Simon Zhorzhevich

博士学位技术科学

索契州立大学应用数学与计算机科学系副教授

354003, Russia, Krasnodarskii krai, g. Sochi, ul. Plastunskaya, 94

simsim@mail.ru

Simonyan Arsen Rafikovich

博士学位物理和数学

索契州立大学应用数学与计算机科学系副教授

354000, Russia, g. Sochi, ul. Ostrovskogo, 37, kv. 91

oppm@mail.ru

Ulitina Elena Ivanovna

博士学位物理和数学

索契州立大学应用数学与计算机科学系副教授

354003, Russia, Krasnodarskii krai, g. Sochi, ul. Plastunskaya, 94

ulitina@rambler.ru

Popov Georgii Aleksandrovich

博士技术科学

阿斯特拉罕国立技术大学信息安全系主任

414025, Russia, Astrakhanskaya oblast', g. Astrakhan', ul. Tatishcheva, 16

popov@astu.org

DOI:

10.7256/2454-0714.2019.3.30583

评审日期

20-08-2019

出版日期

08-09-2019

注解: 该研究的主题是创建基于自动数据处理系统（ASOD）中的神经网络入侵检测系统（sov）的智能信息安全系统的概念，该系统是在资助的RFBR项目编号19-01-00383的框架内该研究的对象是ASOD中的智能信息保护系统，建立在神经入侵检测系统的基础上，后来建立在人工免疫系统的机制上。作者认为适应性，可学习性和可管理性是SOV系统的主要概念要求。特别关注的是在ASOD结构组件的节点和结构组件之间的数据传输网络中构建包含SOV的柔性智能信息安全系统。所选研究领域的方法学研究采用人工智能方法，系统分析和人工智能领域的智能信息系统理论进行。本文利用系统概念方法的成果来保护ASOD中的信息。所进行的研究的主要结果是，在ASOD信息的成功保护只能在网络中进行的形式相互连接的本地猫头鹰使用神经网络技术结合成一个单一的头部中心基为了打击未经授权的入侵，有必要采取基于统一的法律，组织和技术措施的统一系统方法来保护信息。在基于神经网络技术的SOV创建中应用系统概念方法将有助于开发ASOD信息安全智能管理的新工具，方法和措施。

出版日期:

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