Рассмотрен способ построения систем фильтрации Интернет-трафика локальных сетей на основании методов машинного обучения. Огромное количество Интернет-ресурсов, основная масса которых на сегодняшний день является динамическими, делают малопригодными традиционные сигнатурные подходы к анализу и фильтрации Интернет-информации. Анализ мета-информации о ресурсе, такой как URL и тип содержимого, а также анализ содержимого на основе ключевых слов не обладают достаточной точностью, обеспечивающей эффективное решение задачи фильтрации трафика. Предложена оригинальная архитектура, использующая методы машинного обучения для решения задачи многотемной классификации Интернет-ресурсов. Описаны основные модули системы, их алгоритмы работы и способ организации базы знаний. Разработанная архитектура экспериментально протестирована на эталонных тестовых наборах данных, результаты экспериментов показали достаточно высокую точность и скорость работы.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"