Рассмотрены вопросы организации инкрементных классификаторов в составе перспективных систем защиты, которые способны адаптироваться к динамике компьютерных атак. Показано, что в адаптивных средствах классификации для систем защиты целесообразно использовать инкрементные классификаторы семейства ARTMAP. Классификаторы ARTMAP позволяют распознавать компьютерную атаку в режиме реального времени и значительно уменьшить число категорий распознавания без существенной потери точности классификации.

Рассмотрены вопросы организации системы защиты информации (СЗИ), которая ориентирована на процессы адаптации к динамике компьютерных атак. Показано, что в иерархической модели адаптивной СЗИ нижний уровень, ответственный за оперативную реакцию на динамику внешнего окружения, должен быть интеллектуальным (по аналогии с иммунными механизмами биосистемы). Верхний уровень (соответствует процессам обобщения центральной нервной системы) ориентирован на использование интеллекта администратора безопасности в качестве компонента модели. Каждый из уровней содержит средства нейросетевой классификации с инкрементным обучением, позволяющие повысить оперативность СЗИ за счет минимизации количества кластеров при периодическом выполнении этапов структурной и параметрической оптимизации.