@article{Каштальян_Любінецький_2022, title={РОЗПОДІЛЕНА САМООРГАНІЗОВАНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ ЗЛОВМИСНОЇ АКТИВНОСТІ В КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ}, url={https://vottp.khmnu.edu.ua/index.php/vottp/article/view/72}, DOI={10.31891/2219-9365-2022-72-4-5}, abstractNote={<p class="06AnnotationVKNUES"><em>У роботі розроблено самоорганізовану систему прогнозування зловмисної активності в комп’ютерній мережі згідно алгоритмів роботи глибокого навчання. Крім того, було представлено нову самоорганізовану інкрементну нейронну мережу під назвою FG-SOINN написану мовою програмування Python. У SOINN видалення вузлів і ребер визначається двома параметрами, які потрібно оптимізувати для кожної наявної програми за допомогою перехресної перевірки або подібних підходів повторної вибірки. FG-SOINN усуває цей недолік, розглядаючи видалення вузлів і ребер як невід’ємну частину процесу навчання. Було сформульовано три концепції для формування «сміттєвого забуття»: час простою, надійність і корисність завдяки чому мережа видаляє вузли та ребра. Така мережа базується на концепті «навчання без вчителя» і може працювати із штучними та реальними даними і, навіть, за раптових або повторюваних відхилень.</em></p>}, number={4}, journal={MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES}, author={Каштальян, Антоніна and Любінецький, Денис}, year={2022}, month={Груд}, pages={49–57} }