В.С. Веденеев - преподаватель, кафедра радиофизики и электроники физического факультета, Челябинский государственный университет; вед. специалист по информационной безопасности, ОАО «ЧЦЗ» (г. Челябинск) E-mail: ingafen@gmail.com И.В. Бычков - д.ф.-м.н., профессор, зав. кафедрой радиофизики и электроники, физический факультет, Челябинский государственный университет E-mail: bychkov@csu.ru

Представлен краткий обзор способов выявления аномалий, рассмотрены три алгоритма выявления аномалий на основе самоорганизующихся нейронных сетей Кохонена: с использованием порогового метода, с использованием оценки расстояния между нормированным вектором, соответствующим объекту реального мира, и весом ассоциированного нейрона, а также на основе оценки расстояния между наиболее «популярным» нейроном и другими нейронами сети и ассоциированными с ними векторами. Дано описание нейронных сетей Кохонена и алгоритма обучения нейронных сетей Кохонена, а также метода подготовки данных для их обработки в самоорганизующихся нейронных сетях Кохонена. Показан пример обработки данных предлагаемым алгоритмом, а также параметры нейронной сети Кохонена, ис-пользуемые при обработке данных.

 

1. Chandola V., Banarjee A., Kumar V. Anomaly Detection: A Survey // ACM Computing Surveys. July 2009. V. 41(3). Article 15.
2. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты: Пер. 3-го англ. изд. М.: Бином. Лаборатория знаний. 2013. 655 с.
3. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика. 2002. 230 p.
4. Боголюбов Д.П., Чанкин А.А., Стемиковская К.В. Реализация алгоритма обучения самоорганизующихся карт Кохонена на графических процессорах // Промышленные АСУ и контроллеры. 2012. № 10. С. 30-35.
5. Swingler K. Applying neural networks. A practical Guide: Пер. Ю.П. Маслобоева. URL: http://matlab.­exponenta.ru/neuralnetwork/book4/2.php (дата обращения: 13.11.2015).
6. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учеб. пособие. Изд. 2-е. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний. 2011. 203 с.
7. Vigna G, Kruegel C, Jonsson E (ed). Detecting anomalous network traffic with self-organizing maps. V. 2820 // In: Recent Advances in Intrusion Detection / Ed. by Ramadas M., Ostermann S., Tjaden B. Springer Berlin Heidelberg. 2003. P. 36-54.
8. Запечников С.В., Милославская Н.Г., Толстой А.И., Ушаков Д.В. Информационная безопасность открытых систем: Учебник для вузов. В 2-х т. Т. 2. Средства защиты в сетях. М.: Горячая линия - Телеком. 2008. 356 p.
9. Sarasamma T.S., Qiuming A.Z., Huff J. Hierarchical Kohonen net for anomaly detection in network security // IEEE transactions on system, man and cybernetics - part b: cybernetics. April 2005. V. 2. № 35 P. 302-312.