ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМАХ АНТИВІРУСНОГО ЗАХИСТУ

Authors

  • І.І. Пархоменко
  • Б.О. Молодан
  • В.В. Нечипорук

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.14.2181

Keywords:

антивірус, комп’ютерний вірус, штучний інтелект, теорема Баєса, штучні нейронні мережі, метод опорних векторів

Abstract

В статті розглянуті основні методи штучного інтелекту в контексті застосування системами антивірусного захисту. Наведена оцінка їх ефективності та перспективи застосування. Розглянуто можливості створення “розумних” систем антивірусного захисту на основі штучного інтелекту.

References

Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект, стратегии и методы решения сложных проблем – Вильямс, 2003. – 864 с.

Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. М.: Вильямс, 2007. – 1408 с.

Friedman N., Geiger D., Goldszmidt M., Bayesian Network Classifiers // Machine Learning. 1997. 29. P. 131– 165.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. М.: Издательский дом Вильямс, 2006. – 1104 с.

Зайцев О. Нейросети в системах безопасности [Текст] // IT-Спец. – 2007. – № 6. – С. 54–59.

Vapnik V. Statistical learning theory. Wiley, New York, 1998.

Vapnik V. N. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag, 1995. Lashkov P., Schäfer C., Kotenko I. Intrusion Detection in Unlabeled Data with Quarter-Sphere Support Vector Machine

Downloads

Issue

Vol. 14 No. 2 (55) (2012)

Section

Articles

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.

  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.

  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).