NATURAL AND MAN-MADE RISKS (PHYSICO-MATHEMATICAL AND APPLIED ASPECTS) NATURAL AND MAN-MADE RISKS (PHYSICO-MATHEMATICAL AND APPLIED ASPECTS) ПРИРОДНЫЕ И ТЕХНОГЕННЫЕ РИСКИ (ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ) 2307-7476 68746 МОНИТОРИНГ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИРОДНЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ РИСКОВ MONITORING AND FORECASTING OF NATURAL AND MAN-MADE RISKS МОНИТОРИНГ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИРОДНЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ РИСКОВ THE SPECIAL FEATURE OF EMPLOYMENT THE NEURAL NETWORK FOR RECOGNIZE THE MALICIOUS SOFTWARE РАСПОЗНАВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ВРЕДОНОСНЫХ ПРОГРАММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Лабинский А Ю Labinsky A Y Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru 25 09 2017 25 09 2017 2017 3 10 16 12 09 2017 20 09 2017 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/68746/view

Рассмотрены особенности использования нейронных сетей для распознавания компьютерных вредоносных программ. Представлены результаты формального описания системы классификации программного обеспечения с целью выявления таких программ.

This article presents the special feature of employment the neural network for recognize the computer virus. Present the result of formally description the system of classification software with the purpose recognize malicious software.

 искусственная нейронная сеть вредоносные компьютерные программы система классификации машина опорных векторов synthetic neural networks malicious software system of classification support vector machine

Доктрина информационной безопасности России: проект Совета Безопасности Российской Федерации. URL: http://www.scrf.gov.ru/ documents/6/135.html (дата обращения: 14.05.2017). Doktrina informacionnoy bezopasnosti Rossii: proekt Soveta Bezopasnosti Rossiyskoy Federacii. URL: http://www.scrf.gov.ru/ documents/6/135.html (data obrascheniya: 14.05.2017). Гостехкомиссия России. Специальные требования и рекомендации по технической защите конфиденциальной информации (СТР-К): руководящий документ. М., 2001. Gostehkomissiya Rossii. Special'nye trebovaniya i rekomendacii po tehnicheskoy zaschite konfidencial'noy informacii (STR-K): rukovodyaschiy dokument. M., 2001. Лабинский А.Ю., Ильин А.В. Фракталы и защита информации // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2016. № 1. Labinskiy A.Yu., Il'in A.V. Fraktaly i zaschita informacii // Prirodnye i tehnogennye riski (fiziko-matematicheskie i prikladnye aspekty). 2016. № 1. Фролов А., Фролов Г. Защита от компьютерных вирусов // BYTE Россия. 2002. № 9. Frolov A., Frolov G. Zaschita ot komp'yuternyh virusov // BYTE Rossiya. 2002. № 9. Вьюгин В.Н. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. М.: МЦМНО, 2014. V'yugin V.N. Matematicheskie osnovy mashinnogo obucheniya i prognozirovaniya. M.: MCMNO, 2014. Соболь Б.В., Месхи Б.Ч., Каныгин Г.И. Методы оптимизации. Ростов: Феникс, 2009. Sobol' B.V., Meshi B.Ch., Kanygin G.I. Metody optimizacii. Rostov: Feniks, 2009.