Исследуется нейросетевой алгоритм кластеризации активных воздействий на основе методов самоорганизации. Рассматриваются различные критерии для кластеризации активных воздействий. Представленный метод позволяет анализировать влияния активных воздействий на элементы критической информационной инфраструктуры и определять наиболее опасные из них.
< ... >
The neural network algorithm of clustering of active influences based on self-organization methods is investigated. Various criteria for the use of active influences are considered. The presented method allows to analyze the effects of active influences on elements of critical information infrastructure and to find the most dangerous.
Keywords:
active impacts, neural network algorithm, clustering, self-organization, critical information infrastructure
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»
