Нейромережеві моделі, які спочатку застосовувалися для моделювання процесів розпізнавання графічних зображень, на цей час знайшли широке використання і в галузі розпізнавання багатопараметричних об'єктів, а також регулювання параметрів роботи складних систем. Таке їх застосування є ефективним стосовно вирішення задач управління інформаційною безпекою. За допомогою нейромереж успішно вирішуються завдання класифікації загроз, вибору параметрів заходів захисту, регулювання режимів роботи інформаційних систем. У науковій літературі помічається велике різноманіття підходів та методів щодо створення штучних нейронних мереж. Це, на початковому етапі проектування систем інформаційної безпеки, коли необхідно визначати основні параметри створюваного програмного забезпечення, представляє проблему для проектувальника. Прорахунки, зроблені на даному етапі проектування, можуть призвести до невдалого завершення всього проекту. Виконаний короткий порівняльний аналіз штучних нейронних мереж, які відрізняються за методами налаштувань (навчання) мережі і за формою її структури. Охарактеризовано застосовність, переваги і недоліки таких методів налаштувань нейромереж, як метод зворотного розповсюдження помилки; генетичний алгоритм; ітеративний алгоритм Уідроу-Хоффа з мінливим кроком; модифікований метод найменших квадратів; метод послідовного навчання. Показано відмінності структури для мереж, призначених для вирішення задач регулювання інформаційних процесів і розпізнавання багатопараметричних об'єктів. Для регулювання процесів структуру нейромережі розглянуто на прикладі нечіткої нейронної мережі ANF1S. Для задач класифікації приведена структура багатошарового персептрона, в якому структура внутрішніх шарів відображає онтологічну мережу розглянутої предметної області. Представлені результати можуть бути використаними при обгрунтуванні виду нейронної мережі, що застосовується для розв'язання конкретної задачі в області інформаційної безпеки.

• Никифоров Олексій Вікторович (технічні науки)
• Путятін Володимир Григорович (технічні науки)

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