Модель мультиагентної системи для виявлення поліморфних вірусів
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У роботі встановлено, що мультиагентні системи (MAS) є потужним інструментом для
виявлення поліморфних вірусів. Визначені основні переваги використання MAS для виявлення
поліморфних вірусів: паралельна обробка та ефективність; розподілене виявлення загроз;
інтелектуальна взаємодія між агентами; адаптивність до нових загроз; масштабованість;
прогнозування та виявлення аномалій; динамічне реагування на загрози; розподілене навчання на основі
досвіду; зниження навантаження на одну точку системи. Запропонована модель мультиагентної
системи (MAS) виявлення поліморфних вірусів, яка включає: множину агентів; множину станів
комп'ютерної системи; множину можливих дій агента; функцію переходу між станами; функцію
винагороди, яка оцінює ефективність вибраних дій; функцію спостереження, яка визначає, яку
інформацію отримує кожен агент; ймовірність переходу в новий стан після виконання дій агентами;
стратегію агента, яка визначає, яку дію він обирає в кожному стані. Інтелектуальний агент даної MAS
складається з наступних модулів: модуль аналізу, модуль класифікації поліморфних вірусів за рівнями
складності, модуль прийняття рішення. Алгоритм роботи запропонованої MAS: збір інформації,
виявлення поліморфних вірусів, класифікація поліморфних вірусів, прийняття рішення
The paper establishes that multi-agent systems (MAS) are a powerful tool for detecting polymorphic viruses. Such a system uses several intelligent agents (IAs), each of which has its own specific role in the process of detecting and trawling polymorphic viruses. he concept of multi-agent systems (MAS) has become an important topic of interest in the field of artificial intelligence. The main advantages of using MAS for detecting polymorphic viruses are identified: parallel processing and efficiency; distributed threat detection; intelligent interaction between agents; adaptability to new threats; scalability; prediction and detection of anomalies; dynamic response to threats; distributed learning based on experience; reducing the load on one point of the system. A model of a multi-agent system (MAS) for detecting polymorphic viruses is proposed, which includes: a set of agents; a set of computer system states; a set of possible agent actions; a transition function between states; a reward function that evaluates the effectiveness of selected actions; a monitoring function that determines what information each agent receives; the probability of transitioning to a new state after the agents perform actions; an agent strategy that determines what action it chooses in each state. The intelligent agent of this MAS consists of the following modules: an analysis module, a module for classifying polymorphic viruses by complexity levels, and a decision-making module. Agents operate in an environment and can cooperate or compete. They operate according to an algorithm. The algorithm of the proposed MAS: information collection, detection of polymorphic viruses, classification of polymorphic viruses, decision making
The paper establishes that multi-agent systems (MAS) are a powerful tool for detecting polymorphic viruses. Such a system uses several intelligent agents (IAs), each of which has its own specific role in the process of detecting and trawling polymorphic viruses. he concept of multi-agent systems (MAS) has become an important topic of interest in the field of artificial intelligence. The main advantages of using MAS for detecting polymorphic viruses are identified: parallel processing and efficiency; distributed threat detection; intelligent interaction between agents; adaptability to new threats; scalability; prediction and detection of anomalies; dynamic response to threats; distributed learning based on experience; reducing the load on one point of the system. A model of a multi-agent system (MAS) for detecting polymorphic viruses is proposed, which includes: a set of agents; a set of computer system states; a set of possible agent actions; a transition function between states; a reward function that evaluates the effectiveness of selected actions; a monitoring function that determines what information each agent receives; the probability of transitioning to a new state after the agents perform actions; an agent strategy that determines what action it chooses in each state. The intelligent agent of this MAS consists of the following modules: an analysis module, a module for classifying polymorphic viruses by complexity levels, and a decision-making module. Agents operate in an environment and can cooperate or compete. They operate according to an algorithm. The algorithm of the proposed MAS: information collection, detection of polymorphic viruses, classification of polymorphic viruses, decision making
Опис
Ключові слова
поліморфний вірус, інтелектуальний агент, мультиагентна система, polymorphic virus, intelligent agent, multiagent system
Бібліографічний опис
Чайковський М. Модель мультиагентної системи для виявлення поліморфних вірусів / М. Чайковський // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2025. – № 1 – С. 543-547.