Разработка гибридного классификатора на базе нейросетей и иммунной сети и создание алгоритмического обеспечения классификатора

Объектом исследования являются модели, методы и средства управления инцидентами безопасности с использованием искусственного интеллекта. Целью работы – исследование и разработка комплекса математических моделей, методов и программного обеспечения, направленных на создание инновационной технологии обработки потока событий безопасности на основе искусственного интеллекта, позволяющей повысить уровень автоматизации принятия решений и уменьшить время реакции на инциденты безопасности.В отчете содержатся научно-технические результаты работы: 1. Требования к перспективным цифровым платформам обнаружения и упреждения инцидентов информационной безопасности на основе технологий больших данных, Big Data и искусственного интеллекта, АI;2. Результаты анализа известных локальных и распределенных (клиент-серверных) аппаратно-программных решений для управления инцидентами безопасности на основе технологий искусственного интеллекта. Выбор и обоснование подхода к построению и реализации гибридного анализатора (классификатора) инцидентов безопасности;3. Архитектура типовой информационной системы для управления инцидентами безопасности на основе сквозных технологий больших данных, Big Data и искусственного интеллекта, АI, а также схема применения предлагаемого анализатора в данной архитектуре.