APPLICATION OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AT CREATION OF MODEL FOR RECOGNITION OF THE MALICIOUS SOFTWARE

В настоящей работе предлагается подход к построению модели обнаружения программ удаленного управления с измененным функционалом с использованием технологии анализа поведения легального и вредоносного программного обеспечения (ПО). Классификация процессов на основе их поведения производится с использованием искусственной нейронной сети. Нейронная сеть состоит из 34 нейронов на входном слое, 6 нейронов на скрытом слое и 1 выходного нейрона. Функция активации нейронов - сигмоидальная. Для подстройки весовых коэффициентов нейронной сети применяется алгоритм обучения с учителем - алгоритм обратного распространения ошибки. Выбор данной архитектуры обусловлен балансом между эффективностью классификации и вычислительной нагрузкой, которую создает сеть на компьютерную систему в режиме распознавания. В ходе проведения исследования была разработана модель системы распознавания программного обеспечения, имеющего в своем составе функционал, предназначенный для удаленного управления, на основе искусственной нейронной сети. При решении поставленной задачи для формирования признакового пространства была проведена оценка распределения событий в компьютерной системе по группам для различных классов программного обеспечения...