|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Математические основы компьютерной безопасности
Обнаружение вредоносного программного обеспечения с использованием искусственной нейронной сети на основе адаптивно-резонансной теории
Д. Г. Буханов, В. М. Поляков, М. А. Редькина Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова, г. Белгород, Россия
Аннотация:
Рассматривается процесс выявления вредоносного программного кода антивирусными системами. Для анализа исполняемого кода используется граф потока управления. Предлагается в качестве классификатора применять искусственные нейронные сети на основе адаптивно-резонансной теории с иерархической структурой памяти. Для удобного представления графа потока управления при классификации используется алгоритм graph2vec. Проведены эксперименты на модельных примерах, которые показали хорошие результаты точности и скорости определения типа вредоносного программного обеспечения.
Ключевые слова:
вредоносное программное обеспечение, анализ исполняемых файлов, граф потока управления, векторизация, деобфускация, искусственная нейронная сеть на базе адаптивной резонансной теории, кластеризация.
Образец цитирования:
Д. Г. Буханов, В. М. Поляков, М. А. Редькина, “Обнаружение вредоносного программного обеспечения с использованием искусственной нейронной сети на основе адаптивно-резонансной теории”, ПДМ, 2021, № 52, 69–82
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/pdm738 https://www.mathnet.ru/rus/pdm/y2021/i2/p69
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 194 | PDF полного текста: | 49 | Список литературы: | 10 |
|