KFU. Card publication. 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
- 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.

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2014

Authors, employees of KFU

Gilmullin Mansur Fayzrakhmanovich, author

Other authors

Gilmullin Timur Mansurovich

Bibliographic description in the original language

Gilmullin M.F., Gilmullin T.M. Podkhody k avtomatizacii processa validacii uyazvimostey, naydennykh avtomaticheskimi skanerami bezopasnosti, pri pomoshhi nechyotkikh mnozhestv i neyronnykh setey // Fundamentalnye issledovaniya. – 2014. – № 11-2. – S. 266-279.

Annotation

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.

Keywords

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

The name of the journal

Фундаментальные исследования

On-line resource for training course

URL

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

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=89849&p_lang=2

Resource files

File name	Size (MB)	Format
83_VAK14_Gilmulliny..pdf	1,77	pdf	show / download

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Gilmullin Mansur Fayzrakhmanovich	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/eng/?p_id=89849&p_lang=2	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	Articles in Russian journals and collections	ru_RU