Предложена модель обучения и построенная на ее основе методика настройки нейросетевых распознавателей компьютерных атак. Обучение распознавателей является одной из наиболее сложных проблем для использования интеллектуальных распознавателей в области обнаружения атак. Проблема заключается в создании представительной обучающей выборки на имитационном стенде таким образом, чтобы обученные на полученной выборке интеллектуальные анализаторы можно было использовать для защиты широкого класса реальных сетей и узлов. Предложена методика, позволяющая решить данную проблему.

Предложено обобщение моделей процесса распространения сетевых червей, позволяющее учитывать все основные стадии эпидемий, вызванных ими. Рассмотрена возможность и целесообразность использования различных моделей распространения червей на разных этапах эпидемии. На основе анализа стадий обобщенной модели предложены меры для повышения надежности защиты корпоративной сети.