КФУ. Карточка публикации. Гильмуллин М.Ф., Гильмуллин Т.М.Подходы к автоматизации процесса валидации уязвимостей, найденных автоматическими сканерами безопасности, при помощи нечётких множеств и нейронных сетей // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11 (часть 2).

RUS

- EN
- 中文
- ES

ГИЛЬМУЛЛИН М.Ф., ГИЛЬМУЛЛИН Т.М.ПОДХОДЫ К АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ВАЛИДАЦИИ УЯЗВИМОСТЕЙ, НАЙДЕННЫХ АВТОМАТИЧЕСКИМИ СКАНЕРАМИ БЕЗОПАСНОСТИ, ПРИ ПОМОЩИ НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. &NDASH; 2014. &NDASH; № 11 (ЧАСТЬ 2). &NDASH; С. 266-279.

Форма представления

Статьи в российских журналах и сборниках

Год публикации

2014

Авторы, сотрудники КФУ

Гильмуллин Мансур Файзрахманович, автор

Другие авторы

Гильмуллин Тимур Мансурович

Библиографическое описание на языке оригинала

Гильмуллин М.Ф., Гильмуллин Т.М. Подходы к автоматизации процесса валидации уязвимостей, найденных автоматическими сканерами безопасности, при помощи нечётких множеств и нейронных сетей // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11-2. – С. 266-279.

Аннотация

В статье рассмотрены и формально решены проблемы автоматической классификации уязвимостей информационных систем. Отмечена сложность составления актуального списка кандидатов в уязвимости веб-приложений. Поставлена задача нечёткой классификации уязвимостей. Проанализированы возможные способы решения данной задачи, среди которых особо выделен математический аппарат нейронных сетей. Выбраны и построены измерительные шкалы для чёткой и нечёткой оценки свойств уязвимостей и степеней их принадлежности классам. Для различных интерпретаций результатов и связи между шкалами указаны функции фазификации и дефазификации. Предложена матрица кодирования свойств уязвимостей для подготовки обучающих векторов-признаков на входы нейронной сети. Предложена архитектура нейронной сети для классификации уязвимостей. Разработаны программные модули FuzzyClassificator для нечёткой классификации произвольных объектов, представленных векторами признаков для различного числа классов и структуры нейронной сети. Процесс работы программы представлен в виде функциональной IDEF0-модели. Приведен пример использования программы: подготовка входных данных, обучение, классификация, анализ результатов.

Ключевые слова

нейронная сеть, программные модули, вектор признаков, классификация, нечеткие шкалы, разделение элементов, уязвимости, информационная безопасность, обучение нейросети.

Название журнала

Фундаментальные исследования

Ссылка для РПД

URL

http://www.rae.ru/fs/?section=content&op=show_article&article_id=10004779

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=89849

Файлы ресурса

Название файла	Размер (Мб)	Формат
83_VAK14_Gilmulliny..pdf	1,77	pdf	посмотреть / скачать

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Гильмуллин Мансур Файзрахманович	ru_RU
dc.date.accessioned	2014-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2014-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2014	ru_RU
dc.identifier.citation	Гильмуллин М.Ф., Гильмуллин Т.М. Подходы к автоматизации процесса валидации уязвимостей, найденных автоматическими сканерами безопасности, при помощи нечётких множеств и нейронных сетей // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11-2. – С. 266-279.	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=89849	ru_RU
dc.description.abstract	Фундаментальные исследования	ru_RU
dc.description.abstract	В статье рассмотрены и формально решены проблемы автоматической классификации уязвимостей информационных систем. Отмечена сложность составления актуального списка кандидатов в уязвимости веб-приложений. Поставлена задача нечёткой классификации уязвимостей. Проанализированы возможные способы решения данной задачи, среди которых особо выделен математический аппарат нейронных сетей. Выбраны и построены измерительные шкалы для чёткой и нечёткой оценки свойств уязвимостей и степеней их принадлежности классам. Для различных интерпретаций результатов и связи между шкалами указаны функции фазификации и дефазификации. Предложена матрица кодирования свойств уязвимостей для подготовки обучающих векторов-признаков на входы нейронной сети. Предложена архитектура нейронной сети для классификации уязвимостей. Разработаны программные модули FuzzyClassificator для нечёткой классификации произвольных объектов, представленных векторами признаков для различного числа классов и структуры нейронной сети. Процесс работы программы представлен в виде функциональной IDEF0-модели. Приведен пример использования программы: подготовка входных данных, обучение, классификация, анализ результатов.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	нейронная сеть	ru_RU
dc.subject	программные модули	ru_RU
dc.subject	вектор признаков	ru_RU
dc.subject	классификация	ru_RU
dc.subject	нечеткие шкалы	ru_RU
dc.subject	разделение элементов	ru_RU
dc.subject	уязвимости	ru_RU
dc.subject	информационная безопасность	ru_RU
dc.subject	обучение нейросети.	ru_RU
dc.title	Гильмуллин М.Ф., Гильмуллин Т.М.Подходы к автоматизации процесса валидации уязвимостей, найденных автоматическими сканерами безопасности, при помощи нечётких множеств и нейронных сетей // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11 (часть 2). – С. 266-279.	ru_RU
dc.type	Статьи в российских журналах и сборниках	ru_RU