
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

Разработка алгоритма анализа информационных угроз на основе нейронной сети (на примере Пенсионного фонда РФ)

Работа №	108606
Тип работы	Бакалаврская работа
Предмет	нейронные сети
Объем работы	47
Год сдачи	2017
Стоимость	4800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	186

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Аннотация 2
ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1 Сетевые атаки и методы их предотвращения 4
1.1 Актуальные модели угроз и средства защиты от них в ПФР 4
1.2 Схемы защиты информационных потоков в ПФР 11
1.3 Формирование требований к новой технологии 13
Глава 2 Математическое моделирование СЗИ и выбор определенной архитектуры нейронной сети 15
2.1 Выбор архитектуры нейронной сети 15
2.1.1 Однослойный персептрон 15
2.1.2 Многослойный персептрон 17
2.2 Основные типы атак 20
2.3 Использование нейронных сетей в информационной безопасности 21
2.4 Вычисление выходного сигнала нейрона 22
2.5 Разработка алгоритма анализа информационных угроз на основе нейронной сети 24
Глава 3 Проектирование системы безопасности данных на основе нейронной сети 27
3.1 Основные требования к разрабатываемой комплексной системе защиты информации 27
3.2 Возможности различных групп пользователей системы 31
3.3 Описание поведения системы при атаке 33
3.4 Описание работы нейронной сети в системе 35
3.5 Разработка тест-кейсов 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 43
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 44
ПРИЛОЖЕНИЕ А 47

Введение

В выпускной квалификационной работе (ВКР) будет рассмотрено решение задач защиты данных в Пенсионном фонде Российской Федерации (ПФР) с использованием нейронной сети в качестве концепции обеспечения безопасности.
Актуальность данной работы связана с тем, что складывается устойчивая тенденция к увеличению количества атак на вычислительные системы и сети. Технологии и методы удаленных сетевых атак постоянно совершенствуются, и существующие средства защиты не позволяют полностью пресекать злонамеренный трафик. Эти обстоятельства делают разработку и внедрение новых методов и средств защиты информации в вычислительных сетях весьма актуальными. На сегодняшний день системы безопасности, работающих с использованием нейросетевых технологий, весьма востребованы.
Цель ВКР: разработка алгоритма анализа информационных угроз на основе нейронной сети.
Объект ВКР: система защиты данных в ПФР РФ.
Предмет ВКР: алгоритм анализа информационных угроз.
Задачи выпускной квалификационной работы:
• ознакомление с актуальными сетевыми атаками в ПФР РФ и методами их предотвращения;
• разработка алгоритма анализа информационных угроз ПФР РФ на основе нейронной сети;
• разработка модели системы безопасности на основе предлагаемого алгоритма.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

В ходе бакалаврской работы была спроектирована начальная версия системы защиты информации на основе нейронной сети. Путем сравнения была выбрана определенная архитектура нейронной сети - многослойный персептрон.
Проектирование системы заключалось в разграничении прав пользователей, а так же рассмотрении поведения системы при атаке. Так же было рассмотрено применение нейронной сети с информационной безопасности.
Подготовка к тестированию включила в себя проработку тестовых сценариев для дальнейшей работы с системой. С их помощь заказчику будет легче разобраться в ходе работы системы, а так же увидеть ожидаемый результат и сравнить его с имеющимся, полученным в ходе тестирования результатом.
В ходе бакалаврской работы, были выявлены несомненные преимущества использования нейронных систем в данной сфере.

Литература

Научная и методическая литература
1. Гончаров В.А., Пржегорлинский В.Н. Метод обнаружения сетевых атак, основанный на кластерном анализе взаимодействия узлов вычислительной сети // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2011. № 36. C. 3-10.
2. Злобин В.К., Ручкин В.Н., Нейросети и нейрокомпьютеры//БХВ- Петербург. 2011
3. Мустафаев А.Г. Применение искусственных нейронных сетей для ранней диагностики заболевания сахарным диабетом // Кибернетика и программирование. 2016. № 2. С. 1-7. DOI: 10.7256/2306-4196.2016.2.17904.
4. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2012. 344 с.
5. Саймон Хайкин, Нейронные сети. Полный курс// Вильямс. 2016.
6. Тархов Д. А., Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник// Радиотехника. 2014.
Электронные ресурсы
7. Сайт пенсионного фонда РФ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.pfrf.ru (дата обращения 01.06.2017).
8. Тестирование программного обеспечения. [ Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.protesting.ru (дата обращения 01.06.2017).
9. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://alife.narod.ru/lectures/neural (дата обращения 01.06.2017).
10. Интуит - Национальный Открытый институт. [ Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/17846/1242/lecture/27501
11. Tproger [Электронный ресурс].- Режим доступа: https://tproger.ru/translations/learning-neural-networks/ (дата обращения 01.06.2017).
12. BaseGroup Labs/ Технологии анализа данных [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://basegroup.ru/ (дата обращения 01.06.2017).
13. Портал искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.aiportal.ru/ (дата обращения 01.06.2017).
14. neurones.ru [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://neurones.ru (дата обращения 01.06.2017).
Литература на иностранном языке
15. Dennis A. System Analysis and Design/ A. Dennis, B. H. Wixom, R. M. Roth. // Wiley. - 2014. - 6th Edition.
...