Программный компонент многозадачного обучения для обнаружения вторжений в сетях Интернета вещей на основе конволюционной нейронной сети

Программа предназначена для обнаружения вторжений в сетях Интернета вещей. Программа может использоваться в системах обнаружения вторжений, которые используют возможности многозадачного обучения (multi-task learning, MTL) для повышения эффективности обнаружения вторжений в сетях Интернета вещей. Функциональные возможности программы: 1. Реализует модель обнаружения на основе структуры MTL с оптимальной функцией потерь и оптимизацией веса. 2. Для решения проблемы несбалансированности данных в сетевом трафике используется метод генеративной состязательной сети (GAN) на основе переборки для предварительной обработки данных, позволяющий формировать синтетические образцы для миноритарных классов. 3. Для классификатора используются три различные архитектуры глубокого обучения на основе конволюционных нейронных сетей (CNN) в качестве оптимальных общих слоев для модели MTL.