Висвітлено проблеми підвищення ефективності методів і засобів захисту комп'ютерної інформації за рахунок використання нейромережевих технологій. Проведено оцінку можливостей використання більшості класичних і деяких перспективних типів нейронних мереж (НМ) для розв'язання актуальних задач захисту комп'ютерної інформації. Описано НМ, що самонавчаються, рекурентні НМ, класичні асоціативні НМ. Охарактеризовано принципи розробки модельного програмного комплексу, запропоновано концепцію захисту програмного забезпечення Internet-серверів з використанням активної складової.

Освещены проблемы повышения эффективности методов и средств защиты компьютерной информации за счет использования нейросетевых технологий. Проведена оценка возможностей применения большинства классических и некоторых перспективных типов нейронных сетей (НС) для решения актуальных задач защиты компьютерной информации. Описаны самообучающие НС, рекурентные НС, классические ассоциативные НС. Охарактеризованы принципы разработки модельного программного комплекса, предложена концепция защиты программного обеспечения Internet-серверов с использованием активной слагаемой.

Про застосування коннектевістських моделей (КМ) в галузі захисту інформації. Подано методику визначення доцільності застосування типу нейронної мережі та обробки статистичних даних в процесі формування КМ.

Сформовано схему потенційних загроз щодо несанкціонованого доступу до інформації клієнта Інтернету за допомогою інструментальних засобів Flash. Розглянуто найбільш імовірні випадки реалізації несанкціонованого доступу. Визначено, що деструктивні можливості інструментальних засобів Flash не обмежуються типовими засобами захисту локальної мережі.

Розглянуто питання захисту найбільш розповсюджених WEB-серверів Apache та IIS від несанкціонованого доступу та атак на відмову. Визначено інтегральну оцінку захисту даних WEB-серверів від несанкціонованого доступу. Проведено порівняння ефективності захисту Apache та IIS від атак на відмову з санкціонованим використанням HTML-файлів та серверних сценаріїв PHP.

Досліджено можливість використання сучасних модифікацій нейронної мережі Кохонена в системах захисту електронної пошти від спаму. Адаптовано архітектуру нейронної мережі типу пружинна карта для кластеризації електронних листів. Обгрунтовано принципи визначення та попередньої обробки вхідних параметрів.

Розглянуто принципи та прийоми створення клієнтської частини Web-сайта засобами HTML, CSS та JavaScript. Особливу увагу приділено питанням забезпечення високої ефективності функціонування корпоративного Web-сайта. Висвітлено особливості використання таблиць, форм і фреймерів. Розкрито основи мови програмування JAVASCRIPT, показано її розширені можливості.

Рассмотрены принципы и приемы создания клиентской части Web-сайта средствами HTML, CSS и JavaScript. Особое внимание уделено вопросам обеспечения высокой эффективности функционирования корпоративного Web-сайта. Освещены особенности использования таблиц, форм и фреймеров. Раскрыты основы языка программирования JAVASCRIPT, показаны его расширенные возможности.

Надано інформацію щодо програмного забезпечення, необхідного для ефективного використання популярних сервісів мережі Інтернет. Наведено загальну характеристику такого програмного забезпечення, детально розглянуто найбільш відомі та популярні програми. Значну увагу приділено процесу підключення локального комп'ютера до всісвітньої мережі Інтернет, а також використанню сервісу WWW (зокрема, з застосуванням браузерів Microsoft Internet Explorer, Opera, Firefox). Для закріплення студентами матеріалу та перевірки знань наведено лабораторний практикум та тестові завдання.

Представлена информация по программному обеспечению, необходимому для эффективного использования популярных сервисов сети Интернет. Приведена общая характеристика такого программного обеспечения, детально рассмотрены наиболее известные и популярные программы. Значительное внимание уделено процессу подключения локального компьютера к всемирной сети Интернет, а также использованию сервиса WWW (в частности, с применением браузеров Microsoft Internet Explorer, Opera, Firefox). Для закрепления студентами материала и проверки знаний дан лабораторный практикум и тестовые вопросы.

Запропоновано методи та критерії оптимізації архітектури нейронної мережі, призначеної для розв'язання актуальних задач із захисту інформації в комп'ютерних системах і мережах. Наведено приклади оптимізації архітектури нейронної мережі, призначеної для виявлення комп'ютерних вірусів.

Розглянуто застосування коннектевістських моделей в галузі захисту інформації.

Викладено технології створення та розгортання серверного програмного забезпечення, яке використовується в процесі створення більшості вітчизняних Веб-орієнтованих інформаційних систем. Наведено відомості про процеси розгортання та базової настройки Веб-сервера Apache, інтерпретатора Php та СУБД MySQL. Розглянуто базові конструкції мови програмування Php.

Обгрунтовано необхідність та проведено вдосконалення математичного забезпечення алгоритму навчання багатошарового перспетрону, призначеного для розпізнавання мережевих атак на комп'ютерні системи та мережі.

Ефективність захисту електронної пошти багато в чому залежить від достовірності розпізнавання в листах спаму та витоків. Існуючі засоби розпізнавання базуються на статистичних методах аналізу текстової інформації, що значно обмежує їх можливості щодо виявлення нових видів спаму та витоків. З метою подолання цього недоліку запропоновано методологію класифікації листів на основі змістовного аналізу електронного за допомогою нейронних мереж. Запропоновано використовувати як вхідні параметри нейронної мережі частоту зустрічі в тексті листа інформативних слів в канонічній формі. Доведено, що оптимальним типом нейромережевої моделі є карта Кохонена, основною перевагою якої є висока швидкість навчання та можливість зручної візуалізації результатів класифікації. Це дозволяє швидко реагувати на нові вити спаму та витоків та проводити остаточну класифікацію листів самим користувачем. Проведені експерименти підтвердили ефективність запропонованої методології.

Розглянуто розробку нейромережевого поведінкового аналізатора антивірусної системи. Розроблено метод визначення вхідних параметрів нейронної мережі, який базується на застосуванні викликів потенційно небезпечних функцій операційної системи. Доведено доцільність використання нейронної мережі типу двошарового персептрону.

Розроблено методику оптимізації структури багатошарового персептрону, призначеного для використання в комп'ютерних системах захисту інформації з метою моніторингу та управління їх параметрами. Доведено доцільність використання двошарового персептрону. Одержано розрахункові вирази для визначення кількості нейронів у схованому шарі.

Використання теорії штучних нейронних мереж є одним із шляхів підвищення ефективності функціонування систем виявлення атак на комп'ютерні мережі. Запропоновано метод подання експертних знань в нейромережевих засобах розпізнавання мережевих атак на комп'ютерні системи. Особливістю методу є використання продукційних правил та нейронної мережі PNN. Одержані результати дозволяють підвищити оперативність розпізнавання та розширити множину видів мережевих атак, характеристики яких не представлені в зареєстрованих статистичних даних.

Запропоновано методологію розпізнавання Інтернет-орієнтованого шкідливого програмного забезпечення на базі використання нейронних мереж. Особливість методології - розроблений підхід до визначення вхідних параметрів та оптимізація параметрів архітектури нейронної мережі. Одержані результати дозволяють підвищити достовірність розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з невідомими сигнатурами.

Одною із основних перешкод широкому впровадженню нейромережевих методів та моделей в системах виявлення кібератак та в системах виявлення вразливостей ресурсів інформаційних систем є відсутність параметрів на основі яких можливо оцінити їх ефективності. Також відсутні і методи оцінки ефективності такого впровадження. Для вирішення цієї проблеми був проаналізований широкий спектр сучасних нейромережевих методів та моделей, що застосовуються у зазначених системах виявлення. Визначено перелік параметрів і розроблено метод їх використання для оцінки ефективності розробки та вибору вказаних методів та моделей при побудові означених систем виявлення. Одержані результати дозволяють визначити недоліки сучасних нейромережевих засобів виявлення кібератак та засобів виявлення вразливостей і окреслити перспективні шляхи їх вдосконалення.

Проаналізовано сучасні нейромережеві засоби (НМЗ) оцінювання параметрів безпеки інформаційних систем. Розвинуто теоретичні положення побудови нейромережевих моделей (НММ) та методів оцінювання параметрів безпеки інформаційних систем, що враховують особливості сучасних видів кібератак, умови використання НММ та дозволяють верифікувати одержані рішення. Побудовано моделі, що враховують запропоновані теоретичні рішення та використовуються в НМЗ оцінювання параметрів безпеки. Розроблено методи створення НМЗ оцінювання параметрів безпеки, що враховують запропоновані теоретичні рішення та побудовані моделі. Одержали подальший розвиток структурні рішення нейромережевих систем оцінювання параметрів безпеки для розпізнавання кібератак, які за рахунок використання модулів класифікації параметрів кібератак, формування статистично подібних кібератак, формування параметрів розробленої марківської моделі шаблону поведінки, підсистеми первинного визначення параметрів кібератак, модулів інтеграції параметрів безпеки, визначення обчислювальних обмежень, розрахунку критеріїв оптимізації виду та показників ефективності НММ, формування продукційних правил підсистеми експертного оцінювання параметрів НМЗ, модулів розробки MPNN, визначення доцільності застосування, оптимізації виду та верифікації НММ підсистеми розробки НММ, дозволяють зменшити похибку класифікації кібератак, верифікувати одержані результати та забезпечити оперативну адаптацію до умов застосування та нових типів кібератак.

Одержав подальший розвиток метод визначення можливості застосування нейронних мереж для розпізнавання "ідеального співрозмовника" в соціальних мережах. Визначено можливості в прийнятний термін сформувати мінімально допустиму навчальну вибірку та провести навчання нейронної мережі. Показано принципову можливість розпізнавання за допомогою нейронної мережі "ідеального співрозмовника" серед користувачів соціальної мережі Facebook.

Вирішено проблему створення методології розроблення широкодоступних ефективних нейромережевих засобів оцінювання параметрів безпеки інтернет-орієнтованих інформаційних систем, які за допомогою теоретично обгрунтованого вибору характеристик дозволяють оперативно розпізнавати нові види кібератак за обмежених обчислювальних ресурсів та варіативності умов застосування. Оцінено можливості використання класичних видів нейромережевих моделей для оцінювання параметрів безпеки. Досліджено переваги та недоліки більшості відомих нейромережевих засобів розпізнавання кібератак. Обгрунтовано шляхи підищення їх ефективності. Розвинуто теоретичний базис та запропоновано ряд методів побудови нейромережевих засобів оцінювання параметрів безпеки.