Метод розробки архітектури глибокої нейронної мережі, призначеної для розпізнавання комп’ютерних вірусів

Анотація

Стаття присвячена вирішенню задачі вдосконалення систем розпізнавання комп’ютерних вірусів. Хоча використовуються системи антивірусного захисту вже не одне десятиліття, їх розробкою займається багато висококваліфікованих фахівців, а створенню відповідної науково-методичної бази присвячена велика кількість робіт, проте практичний досвід і відомі випадки успішних вірусних атак на вітчизняні та закордонні комп’ютерні системи та мережі вказують на наявність в сучасних антивірусах розпізнавання серйозних недоліків. Показано, що виправити ряд недоліків можливо шляхом удосконалення математичного забезпечення процедури розпізнавання за рахунок застосування сучасних нейромережевих моделей на базі глибоких нейронних мереж. Запропоновано метод розробки архітектури глибокої нейронної мережі, призначеної для розпізнавання вірусів. На відміну від існуючих метод дозволяє уникнути в процесі розробки нейромережевої моделі довготривалих чисельних експериментів, спрямованих на визначення доцільності її застосування та на оптимізацію її структурних параметрів. Шляхом чисельних експериментів з використанням опублікованої компанією Microsoft бази даних комп’ютерних вірусів BIG-2015 показано, що метод дозволяє побудувати нейромережеву модель, яка забезпечує похибку розпізнавання, співрозмірну з похибкою сучасних систем розпізнавання комп’ютерних вірусів. Визначено, що пер-спективи подальших досліджень пов’язані з адаптацією запропонованого методу до застосування глибоких нейронних мереж в поведінкових аналізаторах.