Модель мультиагентної системи для виявлення поліморфних вірусів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЧайковський, Максим
dc.contributor.authorChaikovskyi, Maksym
dc.date.accessioned2025-03-04T20:00:53Z
dc.date.available2025-03-04T20:00:53Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ 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
dc.description.abstractThe 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
dc.identifier.citationЧайковський М. Модель мультиагентної системи для виявлення поліморфних вірусів / М. Чайковський // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2025. – № 1 – С. 543-547.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/18141
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectполіморфний вірус
dc.subjectінтелектуальний агент
dc.subjectмультиагентна система
dc.subjectpolymorphic virus
dc.subjectintelligent agent
dc.subjectmultiagent system
dc.subject.udc004.491.42
dc.titleМодель мультиагентної системи для виявлення поліморфних вірусів
dc.title.alternativeMultiagent system model for detection of polymorphic viruses
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
(347)+VKNU-TS-2025-N1-74.pdf
Розмір:
518.65 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2025 рік