МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ШТАТНОЙ РАБОТЫ ПО И АЛГОРИТМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ ПО

С. Д. Жилкин

Аннотация


Статья предлагает подходы к решению задачи моделирования поведения ПО с целью дальнейшего выявления отклонений работы. Методы моделирования основаны на системах мониторинга и математическом аппарате нейронных сетей. Предложены механизмы моделирования работы ПО на протяжении всего рабочего цикла. Представлены результаты экспериментов моделирования и поиска отклонений работы текстового редактора Microsoft Word.

Полный текст:

PDF

Литература


1 Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Издательский центр «Академия», 2005.

2 Swingler K. Applying Neural Networks. A Practical Guide. Morgan Kaufmann; Pap/Dsk edition, 1996.

3 Дубровин В. И., Субботин С. А. Алгоритм ускоренного обучения персептронов // Сборник трудов IV Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2002». М.: МИФИ, 2002.

4 Harris Drucker, Yann Le Cun. Improving Generalization Performance Using Backpropagation // IEEE Transactions on Neural Networks. 1992. Vol. 3. № 5.

5 Malki H. A., Moghaddamjoo A. Using the Karhunen-Loe've Transformation in the Back-Propagation Training Algorithm // IEEE Transactions on Neural Networks. 1991. Vol. 2. № 1.

6 Paul J. Werbos. Backpropagation Through Time: What It Does and How to Do It // Artificial Neural Networks: Concepts and Theory. IEEE Computer Society Press, 1992.

7 Alain Petrowski, Gerard Dreyfus, Claude Girault. Performance Analysis of a Pipelined Backpropagation Parallel Algorithm // IEEE Transactions on Neural Networks. 1993. Vol. 4. № 6.

8 Крисилов В. А., Олешко Д. Н., Лобода А. В. Методы ускорения нейронных сетей // Вестник СевГТУ. Информатика, электроника, связь. Одесса, 2001. Вып. 32. С. 19.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.