Применение нейронных сетей в администрировании информационных систем

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Уральский государственный экономический университет»

КУРСОВАЯ РАБОТА

Применение нейронных сетей в администрировании информационных систем

Екатеринбург

2017 г.

Введение        3

Глава 1. Нейронная сеть.        5

1.1 Определение искусственной нейронной сети        5

1.2 Распознавание образов и классификация        7

1.3 Кластеризация        8

1.4 Прогнозирование        9

1.5 Сбор данных для обучения        9

Глава 2. Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений        11

2.1 Экспертные системы        11

2.2 Структура ИНС        12

2.3 Нечеткие системы        14

Глава 3. Характеристика нейронных сетей и практическое применение        17

3.1 Преимущества нейронных сетей        17

3.2 Реализация нейронных сетей в пакете MATLAB.        19

Заключение        24

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ:        25

Введение

Последние годы знаменуются быстрым развитием информационных технологий, связанных с сетью Интернет. Многие фирмы уже не имеют возможности обойтись без использования автоматических систем, построенных с использованием сети. Во многом это связано с тем, что сетевые технологии дают возможность передавать информацию с огромной скоростью и буквально каждому получателю. По этой причине распространения получают такие системы, как системы электронной коммерции, Интернет-магазины, системы документооборота и совершения банковских транзакций. Вполне вероятно как для маленьких, так и для больших межнациональных фирм, предоставление информации через интернет считается единственным наилучшим способом проблемы оперативности, так как сетевые решения обеспечивают нужную скорость.

Но есть растущая надобность в системе, которая способна абсолютно точно обнаружить проникновение в сети, на текущий момент нет кандидатуры к системе обнаружения проникновений на основе правил. Данный способ показал себя относительно действенным, при условии, что четкие характеристики атаки известны. Тем не менее, сетевые атаки каждый день меняются по причине оригинальности подходов злоумышленников и систематических перемен в программном обеспечении и аппаратных средствах целевых систем. По причине безграничного числа атак и большого количества злоумышленников, даже целенаправленные старания на систематическое обновление базы правил экспертной системы никогда не смогут точно идентифицировать всевозможные проникновения.

Каждый день меняющийся характер сетевых атак требует гибкую защитную систему, которая способна анализировать огромное количество сетевого трафика по методу, который наименее структурирован чем тот, что реализован на построении конкретных правил. Система обнаружения проникновений на базе нейронной сети имеет возможность потенциально решить почти все из задач, которые имеют место в системах, основанных на правилах.

Один из вопросов обеспечивания защищенности информации – способ кодировки извещений.