AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu əməkdaşlarının həmmüəllifliyi ilə çap edilmiş “Kiber-fiziki sistemlərə kiber-hücumların aşkarlanması üçün hibrid DeepGCL modeli” (“Hybrid DeepGCL model for cyber-attacks detection on cyber-physical systems”) (https://doi.org/10.1007/s00521-021-05785-2) adlı məqalə nüfuzlu “Neural Computing and Applications”  jurnalında dərc olunub. “Web of Science” bazasında indeksləşən jurnal Q1 sinfinə daxildir və İmpakt Faktoru 4.774-ə bərabərdir.

Məqalənin müəllifləri AMEA-nın vitse-prezidenti, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev və aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Lyudmila Suxostatdır.

Məqalədə kiber-fiziki sistemlərə kiber-hücumların aşkarlanması üçün dərin hibrid model işlənmişdir. Model üç paralel neyron arxitekturasına: birölçülü konvolyusiya, idarə olunan rekurrent blok (gated recurrent unit, GRU) və qısa-uzun müddətli yaddaş (long short-term memory, LSTM) neyron şəbəkələrinə əsaslanır. SPOCU (scaled polynomial constant unit) aktivləşdirmə funksiyası gizli laylarda nəzərə alınır və təklif olunan modelin dayanıqlığını artırmaq üçün istifadə olunur. Model müxtəlif optimizatorlarla test edilmiş və dəqiqlik, yanlış pozitivlərin faizi və F-ölçü əsasında dəstək vektoru maşınları (support vector machines, SVM), sadə dərin neyron şəbəkəsi (deep neural network, DNN) və TABOR (time Automata and Bayesian network) kimi məşhur maşın təlimi metodları ilə müqayisə aparılmışdır. Modelin su təmizləyici qurğular kimi kiber-fiziki sistemlərə tətbiqi təklif olunan yanaşmanın kiberhücumları effektiv şəkildə aşkarlamasını göstərir.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.