AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev və aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Fərqanə Abdullayevanın “Deep Learning Method for Denial of Service Attack Detection Based on Restricted Boltzmann Machine” (“Xidmətdən imtina hücumlarının aşkarlanması üçün məhdud Bolsman maşınları əsasında Dərin Təlim üsulu”) adlı məqaləsi “Big Data” jurnalında dərc olunub.
Məqalədə dərin təlim texnologiyasının modellərindən olan Qauss-Bernulli tipli məhdud Bolsman maşınlarının (ing. Restricted Boltzmann Machine, RBM) şəbəkədə DoS hücumların aşkarlanması məsələsinin tətbiqinə baxılmışdır. DoS hücumların aşkarlanması dəqiqliyini artırmaq üçün, RBM-in görünən və gizli layları arasına yeddi lay əlavə edilmişdir. Təklif edilmiş dərin RBM modelinin hiperparametrlərinin optimallaşdırılması vasitəsi ilə DoS hücumların aşkarlanmasında yüksək nəticələr əldə edilmişdir. Baxılan işdə RBM-in kəsilməz verilənlərə tətbiqinə imkan verən formasından istifadə edilmiş və görünən layın ehtimal paylanması Qauss paylanması ilə əvəz edilmişdir. Təklif edilmiş üsulun DoS hücumları müxtəlif metrikalar üzrə aşkarlama dəqiqliyinin qiymətləndirilməsi üçün Bernulli-Bernulli RBM, Qauss-Bernulli RBM, Deep Belief Network kimi dərin təlim metodları ilə müqayisəli analizi aparılmışdır. Metodların aşkarlama dəqiqliyi NSL-KDD bazası üzərində yoxlanılmışdır. Təklif edilmiş çoxlaylı dərin Qauss-Bernulli tipli RBM daha yüksək nəticə göstərmişdir.
Jurnal MEDLINE, PubMed, PubMed Central, Science Citation Index Expanded, Journal Citation Reports/Science Edition, Scopus kimi elmi bazalarda indeksləşir, impakt faktoru isə 1.239-dir.
Qeyd edək ki, məqalə Azərbaycan Respublikasının Prezidenti yanında Elmin İnkişafı Fondunun dəstəklədiyi “Böyük verilənlər (“big data”) mühitində informasiya təhlükəsizliyinin təmin olunması metodları və alqoritmlərinin işlənilməsi və onların bəzi tətbiqləri” adlı qrant layihəsi (Grant No. EIF-KETPL-2-2015-1(25)-56/05/1) çərçivəsində hazırlanmışdır.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.
