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彼尔姆国立研究大学学生开发神经网络来防御网络入侵
Valeria Suvorova，计算机安全专业六年级学生，在技术科学博士 Leonid Yasnitsky 教授和物理和数学科学副教授 Elena Nikitina 的指导下，正在致力于创建一个用于检测和分类网络攻击的智能系统。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）Valeria Suvorova，计算机安全专业六年级学生，在技术科学博士 Leonid Yasnitsky 教授和物理和数学科学副教授 Elena Nikitina 的指导下，正在致力于创建一个用于检测和分类网络攻击的智能系统。
“从 2017 年 1 月到 3 月，全球网络攻击数量翻了两番。与此同时，现有方法都无法保证 100% 安全抵御入侵，开发能够提高攻击检测水平的新技术具有重要意义。神经网络的优势在于它们可以计算模式、适应不断变化的条件并进行自我学习，”该开发的作者说道。
彼尔姆研究人员的神经网络是在公共数据库 KDD Cup 1999 的基础上创建的。结果，作者得到了一个现成的神经网络模型，可以区分 19 种网络入侵类型并识别合法连接，平均概率为 99.83%。
目前，科学家们正在利用更多当前数据开发新的神经网络模型，未来，他们计划基于所得的智能模型开发一个软件包。
“我们将收到一个客户端服务器应用程序，它将收集来自网络的所有流量，实时分析流量，并通知安全管理员检测到的异常情况，”Valeria 说。
开发团队达成协议，如果实施成功，成品将用于检测主要电信运营商之一的企业网络中的网络攻击。
最近，神经网络的创造者在彼尔姆创新中心“Mozgovo”的“从学生到居民”竞赛中获奖，该开发的作者瓦莱里娅·苏沃洛娃（Valeria Suvorova）成为竞赛“UMNIK”区域阶段的获奖者之一。目前，开发商正在等待创新促进基金关于开发融资的确认。
据彼尔姆国立研究大学新闻处报道。