Ф.И.О.
Жерлицын Сергей Анатольевич
Ученая степень
—
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный технологический университет
Научные интересы
машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект, роевой интеллект, глобальная оптимизация
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 1 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
В статье рассматривается проблема выявления сетевой атаки с целью последующего применения мер по обеспечению информационной безопасности. Для решения данной задачи проведено исследование эффективности работы нейронной сети с использованием в качестве алгоритмов обучения ряда метаэвристических методов, таких как, генетический алгоритм, алгоритм серых волков и алгоритм светлячков. Описаны механизмы указанных алгоритмов и принципы их работы. Для определения наличия сетевой атаки выбрана архитектура многослойного персептрона с сигмоидальной функцией активации. Исследованы различные конфигурации нейронной сети с целью определения оптимальной, имеющей соотношение слоев и нейронов на каждом слое, которое позволит получить минимальную ошибку. Обучение проводилось путем минимизации квадрата отклонения полученного выхода сети от эталонного с помощью заявленных алгоритмов. Генетический алгоритм требует тщательного подбора параметров при любом изменении структуры нейронной сети, а также значительно уступает в быстродействии алгоритмам светлячков и серых волков. Наибольшую точность показал метод серых волков, однако с увеличением количества скрытых слоев сети, его эффективность снижается. Большую устойчивость точности полученных результатов к изменению структуры нейронной сети показал алгоритм светлячков: он незначительно уступает по эффективности алгоритму волков, однако является более универсальным
pdf 221.168kb
doc 221.168kb