ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ RBF МЕРЕЖІ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ АТАК КАТЕГОРІЇ U2R

Victoria Pakhomova; Victoria Kulyk

doi:10.30888/2663-5712.2022-16-01-036

Authors

Victoria Pakhomova Ukrainian State University of Science and Technology https://orcid.org/0000-0002-0022-099X
Victoria Kulyk Ukrainian State University of Science and Technology

DOI:

https://doi.org/10.30888/2663-5712.2022-16-01-036

Keywords:

attack, class, traffic, Gaussian function, training, testing, accuracy

Abstract

The "RBF_U2R" program based on the implementation of the RBF network, the configuration of which is N-M-K (where N is the number of input neurons; M is the number of basic functions; K is the number of resulting neurons) was created in Python for detectin

Metrics

PDF views

81

|

References

Пахомова В. М., Павленко І. І. Дослідження параметрів якості визначення мережевих атак категорії PROBE з використанням самоорганізуючої карти. SworldJournal. 2022. Issue 11. Part 1. pp. 100-104. DOI: 10.30888/2663-5712.2022-11-01-022.

Пахомова В. М., Маслак А. В. Визначення атак категорії Probe з використанням бази даних KDDCup99 та нейронечіткої технології. Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. Том 33 (72). № 5. 2022. C. 135-140.

Bajer D., Zorić B., Martinović G. Automatic design of radial basis function networks through enhanced different evolution. Hybrid artificial intelligent systems: Springer. 2015. pp. 244-256.

KDDCup1999Data.URL: http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html

Pakhomova V. M., Bikovska D. G. Investigation of multilayer neural network parameters for determination of R2L category network attacks. Modern engineering and innovative technologies. Germany, Karlsruhe: Sergeieva&Co, «ISE&E». 2021. No 18-02. рр. 39-43. DOI: 10.30890/2567-5273.2021-18-02-059.

Wu Y., Wang H., Zhang B., Du K.-L. Using radial basis function networks for function approximation and classification. ISRN Applied Mathematics. Vol. 2012. pp. 1-34. DOI:10.5402/2012/324194.