Аннотация:В настоящее время актуальна проблема обнаружения компьютерных сетевых атак. Существуют статистические методы обнаружения атак, способные на основе данных, полученных во время предварительного обучения, распознавать сетевые атаки с некоторой точностью. Потенциально возможно применение для решения этой задачи искусственных иммунных сетей, основанных на понятии формального монопептида, однако на данный момент времени не существует алгоритмов обучения, позволяющих применять искусственные иммунные сети на практике. Существует модификация метода, получившая название обобщеных иммунных сетей, обучение в которых является прямой вычислительной процедурой, а процесс распознавания сводится к решению системы обыкновенных дифференциальных уравнений.
В ходе дипломной работы была исследована возможность применения обобщенных иммунных сетей в задаче распознавания атак, проведены испытания на тестовом стенде, получены показатели эффективности метода, проведена его временная оценка. Предложена оптимизация времени работы иммунной сети на основе сокращения количества входных параметров, проведены экспериментальные исследования и получены показатели эффективности на сокращенном наборе параметров.