Решение задач компьютерной безопасности при помощи автоматически генерируемых ансамблей нейронных сетей

При современном уровне развития компьютерных систем и их взаимосвязей задачи обеспечения информационной безопасности становятся все более актуальными. Автоматизация проектирования детекторов спама, атак на компьютерные сети способна повысить скорость реагирования на вновь возникающие угрозы. Нейронные сети являются одним из наиболее часто применяемых для этих целей подходов, однако их создание является сложной интеллектуальной процедурой. Качество получаемых решений может быть повышено за счет создания ансамблей нейронных сетей. Поэтому автоматизация проектирования ансамблей нейронных сетей при помощи эволюционных алгоритмов способна освободить экспертов в области компьютерной безопасности от необходимости разработки алгоритмического ядра и избежать высоких требований к квалификации конечных пользователей. Однако эффективность применения эволюционных алгоритмов существенно зависит от выбора их настроек, что является сложной задачей даже для специалистов в области эволюционного моделирования. Поэтому для автоматизации настройки эволюционных методов используется самоконфигурация в ходе работы алгоритма. Предлагается использовать самоконфигурируемый алгоритм генетического программирования для создания символьного выражения, учитывающего решения отдельных нейронных сетей из предварительного пула, содержащего 20 нейронных сетей, заранее автоматически сгенерированных при помощи самоконфигурируемого алгоритма генетического программирования. Тестирование предлагаемых алгоритмов выполнялось на репрезентативном множестве тестовых задач и показало высокую эффективность автоматического генерирования ансамблей нейронных сетей на основе самоконфигурируемых эволюционных алгоритмов. Эффективность разработанного подхода была оценена на двух задачах из области компьютерной безопасности, таких как обнаружение спама и выявление PROBE-атак. Проведенное сравнение с альтернативными подходами показало, что рассматриваемый в данной статье метод способен эффективно решать задачи, стоящие перед экспертами в области безопасности компьютерных систем.