Прикладная дискретная математика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


ПДМ:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Прикладная дискретная математика, 2021, номер 52, страницы 69–82
DOI: https://doi.org/10.17223/20710410/52/4 (Mi pdm738) 		 
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
PDF полного текста (1133 kB) Список цитирования (1)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.17223/20710410/52/4
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.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-29-09056мк
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 13
Исследование выполнено при финансовой поддержке Минобрнауки России (грант ИБ), проект № 13, и гранта РФФИ № 19-29-09056мк.
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.056.57
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BukPolRed21}
\by Д.~Г.~Буханов, В.~М.~Поляков, М.~А.~Редькина
\paper Обнаружение вредоносного программного обеспечения с использованием искусственной нейронной сети на основе адаптивно-резонансной теории
\jour ПДМ
\yr 2021
\issue 52
\pages 69--82
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/pdm738}
\crossref{https://doi.org/10.17223/20710410/52/4}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/pdm738
  • https://www.mathnet.ru/rus/pdm/y2021/i2/p69
    • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Прикладная дискретная математика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:194
    PDF полного текста:49
    Список литературы:10
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024