Этот комплекс программ способен распозновать поддельные файлы в нейронных сетях и помогает улучшить их защиту
Современные кибератаки часто направлены на искажение данных с целью ввести систему в заблуждение и получить неверные результаты. Разработанный анализатор нейронных сетей, созданный студентами из Ставропольского государственного казачьего университета (СКФУ), призван противостоять таким алгоритмам злоумышленников и обеспечить более надежную защиту системы.
«Нейронные сети имеют большой потенциал в анализе вредоносного программного обеспечения. Они позволяют дословно сканировать файлы на наличие искаженных компонентов. Усовершенствования, выпущенные нашими учеными, направлены на повышение уровня безопасности и стойкости кибератак в различных сферах деятельности», — прокомментировал ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.
Анализатор, предложенный для использования, основывается на простом принципе: при проведении тестов на правильных данных, если нейронная сеть предоставляет неправильные результаты, это означает, что она допустила ошибку. Чем больше ошибок на конкретном элементе, тем выше вероятность, что этот элемент искажен. Студенты Глеб Дюдюн и Денис Котляров из СКФУ использовали нейронную сеть и ее параметры в своей разработке. Они создали копии этой нейронной сети с теми же параметрами, но обучили их по правильным ответам.
