УДК 004.056
Нейросетевой подход к иерархическому представлению
компьютерной сети в задачах
информационной безопасности <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия
Рассмотрена задача создания иерархического представления компьютерной сети. <...> Задача сведена к задаче о покрытии множества;
предложен нейросетевой подход на основе сетей Хопфилда для ее
решения. <...> E-mail: bmic@mail.ru
Ключевые слова: задача о покрытии множества, нейросетевая оптимизация, сеть Хопфилда, машина Больцмана. <...> Рассматриваемая задача создания иерархического представления
компьютерной сети, пригодного для проведения многомасштабного
анализа методами машинного обучения, является актуальной. <...> Ее решение позволит эффективнее управлять сетями, повышая качество
обслуживания, и обнаруживать новые типы аномалии для обеспечения информационной безопасности. <...> Под многомасштабностью понимают применение выбранного метода машинного обучения к
определенному уровню представления, что дает возможность выбирать степень обобщения информации, обнаруживать взаимосвязи
между частями системы в определенном масштабе, снижать вычислительную сложность задачи. <...> В качестве инструментов многомасштабного анализа могут выступать графовые нейронные сети (Graph Neural Network — GNN)
[1, 2] или иерархическая темпоральная память (HTM) [3]. <...> В случае HTM необходимо сформировать структуру связей между узлами/нейронами в
разных слоях. <...> В обоих случаях встает задача выбора подмножества
вершин графа для формирования следующего слоя. <...> При этом любая
вершина графа должна либо входить в выбранное подмножество, либо быть смежной хотя бы с одной вершиной из выбранного подмножества. <...> Это приводит к задаче о вершинном покрытии, которая сводится к задаче о покрытии множества (SCP). <...> 2013
1
ди которых можно отметить методы лагранжевой релаксации [5 — 7],
генетические алгоритмы [8 — 11], поиск с запретами [12], алгоритмы
муравьиной колонии [13], нейронные сети [14, 15]. <...> Авторами данной
работы предлагается нейросетевой <...>