Садовников Артём Игоревич – курсант Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя.
Путилов Артур Олегович – старший преподаватель кафедры Информатики и математики Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя.
Аннотация: В современных условиях развития инновационных технологий во всех отраслях и сферах деятельности человека появились новые научные направления. Одной из перспективных областей современной информатики на сегодня является нейро информатика. В статье рассмотрены особенности применения нейронных сетей в сфере безопасности и охранных систем. Уточнено в каких именно моментах нейронные сети упрощают и делаю системы более безопасными и эффективными. Практически все современные охранные системы, вне зависимости от физического принципа действия, основываются на одном общем подходе. Блок обработки сигнала определяет текущий уровень сигнала, генерируемого датчиком, и отслеживает изменения этого уровня. Если сигнал окажется выше или ниже установленных порогов, то процессор генерирует сигнал тревоги, который, вероятно, вызван появлением нарушителя на охраняемом периметре. Также в работе проведен обзор наиболее актуальных угроз информационной безопасности и соответственно основных направлений использования искусственных нейронных сетей при решении задач обеспечения информационной безопасности.
Ключевые слова: Инновационные технологии, искусственные нейронные сети, безопасность, охранные системы, объект, нейронная сеть, обнаружение, классификация, система охранной сигнализации.
Развитие искусственных нейронных сетей тесно связан с биологией. Искусственный нейрон - это упрощенная модель биологического нейрона. Математически он представляет собой некоторую нелинейную функцию (функцию активации) от одного аргумента, является линейной комбинацией входных сигналов. Связи между нейронами, по аналогии со связями между природными нейронами, называются синапсами. Искусственный нейрон имеет единственный выход, который иногда называют аксоном [1, с. 60].
Важным свойством нейронных сетей, что свидетельствует об их большой потенциал и широкие прикладные возможности есть параллельное обработки данных одновременно большим количеством нейронов. Благодаря этому достигается значительное ускорение обработки данных. Другой не мнешь важной особенностью нейронных сетей является способность к обучению и обобщения данных. Таким образом достигается некоторое сходство с работой головного мозга человека [2 с. 9-10].
С использованием нейронных сетей открылись возможности проведения вычислений в сферах, до этого относились только к сфере человеческого интеллекта. Появились возможности создания систем, которые способны учиться, запоминать и анализировать данные, очень напоминает умственные способности человека.
Итак, в современном мире нейронные сети это не далекое будущее. Нейро инфоматикою и исследованиями нейросетей в различных областях занимаются ученые со всего мира. С помощью искусственных нейронных сетей можно обрабатывать, анализировать и обобщать сведения, аналогично работе головного мозга человека. На сегодняшний день многие ученые занимаются исследованием нейронных сетей, устойчивости тех или иных их конфигураций. Искусственные нейронные сети является важным расширением понятия вычисления. Они обещают создание машин, выполняющих функции, которые были ранее исключительной прерогативой человека. Машины могут выполнять монотонные и опасные задания, и с развитием технологии возникнут совершенно новые применения [2,с.171].
Нейронные сети имеют практическое применение в проектировании и оптимизации сетей связи.
С их помощью успешно решается важная задача в сфере телекоммуникаций - нахождение оптимального пути трафика между узлами.
«В области безопасности и охранных системах нейронные сети необходимы для идентификации лица, распознавание голоса, лиц в толпе, распознавание автомобильных номеров, анализ аэрокосмических снимков, мониторинга информационных потоков, выявления подделок» [1,с.143].
«В системах охранной сигнализации нейронная сеть представляет собой вычислительную систему, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства. Внедрение нейросетевых структур в алгоритмы БОС позволяет приблизиться к разработке охранных систем с искусственным интеллектом, повысить помехозащищенность системы охраны периметров в целом» Повышается как средняя наработка на ложную тревогу, так и вероятность обнаружения с последующей классификацией типа нарушителя. Охранная система с искусственным интеллектом выполняет задачу обнаружения и распознавания автоматически, учитывая при анализе все характеристики исходного сигнала. Процесс обработки происходит значительно быстрее и дает более достоверный результат. Использование интеллектуальных систем охраны не требует вмешательства оператора для анализа тревожных сигналов и определения признаков реального вторжения или ложной тревоги. [3,с.143].
Следует выделить ряд преимуществ нейронных сетей, которые позволяют их использовать в информационной безопасности:
Итак, следует выделить основные направления внедрения искусственных нейронных сетей в защите информации
Итак, следует отметить что теория нейронных сетей, это перспективная и развивающая область науки, которую можно использовать для обеспечения информационной безопасности, а также работы охранных систем. Теория искусственных нейронных сетей представляет собой перспективную и развивающуюся область науки, возможности которой могут быть эффективно использованы для решения наиболее сложных задач обеспечения информационной безопасности, а также в упрощении и более аффективной работы охранных систем.
Список литературы