Neural network pattern recognition methodology Internet-based malware

Authors

  • Ігор Анатолійович ТЕРЕЙКОВСЬКИЙ Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»

DOI:

https://doi.org/10.18372/2225-5036.19.4688

Keywords:

protection of information, neural network, double-layer perspetron, malicious software, scripting virus, anti-virus

Abstract

This paper proposes a methodology for recognition of Internet-based harmful software based on the use of neural networks. Feature of the methodology is developed approach to the definition of the input parameters and optimization of the parameters of the neural network architecture. The obtained results allow us to improve the accuracy of detection of unknown malware signatures.

Author Biography

Ігор Анатолійович ТЕРЕЙКОВСЬКИЙ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»

Рік та місце народження: 1967 рік, м. Тернопіль, Україна.

Освіта: Київський інститут інженерів цивільної авіації (з 2000 року – Національний авіаційний університет), 1992 рік.

Посада: доцент кафедри системного програмування та спеціалізованих комп’ютерних систем з 2009 року.

Наукові інтереси: інформаційна безпека.

Публікації: більше 50 наукових публікацій, серед яких монографія, навчальні посібники та наукові статті.

E-mail: terejkowski@ukr.net

References

Артеменко А.В., Головко В. А. Анализ нейросетевых методов распознавания компью-терных вирусов /Материалы секционных заседаний. Молодежный инновац. форум «ИНТРИ» – 2010. — Минск: ГУ «БелИСА», 2010. — 239 с.

Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А. А. Ежов, С. А. Шумский.  М. : МИФИ, 1998.  224 с.

Поликарпов С.В., Дергачёв В.С., Румянцев К.Е., Голубчиков Д.М. Новая модель искусственного нейрона: кибернейрон и области его применения / Електронний ресурс http://arxiv.org/ftp/arxiv/ papers/0907/0907.0229.pdf

Терейковський І.А. Розпізнавання скрип-тових вірусів за допомогою багатошарового перспетрону / І. А. Терейковський // Защита информации: сб. науч. трудов НАУ. – 2007.  Выпуск 14. – С. 206212.

Терейковський І.А. Оптимізація архітек-тури нейронної мережі призначеної для діагностики стану комп’ютерної мереж / І. А. Терейковський // Наук.-техн. зб. Управління розвитком складних систем Київського національного університету будівництва і архітектури. – 2011. - Випуск 6. - С. 155-158.

Огарок А. Виртуальные войны. Искусственный интеллект на защите от вирусов и программных закладок / А. Огарок, Д. Комашинский, Д. Школьников // Конфидент.  2003.  №2 (50).  С. 64–69, 97.

Bezobrazov S., Golovko V. Neural Networks for Artificial Immune Systems: LVQ for Detectors Construction // IDAACS’2007: proceedings of the 4 IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications. – Dortmund, 2010. – P. 180-184.

How to Cite

ТЕРЕЙКОВСЬКИЙ, І. А. (2013). Neural network pattern recognition methodology Internet-based malware. Ukrainian Scientific Journal of Information Security, 19(1), 24–28. https://doi.org/10.18372/2225-5036.19.4688

Issue

Vol. 19 No. 1 (2013)

Section

Software & Hardware Architecture Security

License

The scientific journal "Ukrainian Scientific Journal of Information Security" adheres to the principles of open science and provides free, free and permanent access to all published materials. The goal of the policy is to increase the visibility, citation and impact of the results of scientific research in the field of information security. The journal works according to the principles of Open Access and does not charge a fee for access to published articles.

All articles are published in Open Access under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license.

Copyright

Authors who publish their works in the journal “Ukrainian Scientific Journal of Information Security”:

  • retain the copyright to their publications;

  • grant the journal the right of first publication of the article;

  • agree to the distribution of their materials under the CC BY 4.0 license;

  • have the right to reuse, archive, and distribute their works (including in institutional and subject repositories), provided that proper reference is made to the original publication in the journal.