sibsutisВестник СибГУТИThe Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science1998-6920СибГУТИsibsutis-370Research ArticleСтатьиМатематическая модель системы распознавания разрушающих программных средств на основе скрытых марковских моделейMathematical Model for Destructive Software Tools Recognition Based on Markov's ModelsКозачокА. В.KozachokA. ..noemail@neicon.ruАкадемия ФСО РоссииRussian Federation201226102022032939Copyright © Козачок А.В., 20222022Козачок А.В.Kozachok A...Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/370

Данная статья посвящена рассмотрению системы распознавания разрушающих программных средств на основе скрытых марковских моделей, подробно рассмотрена математическая модель системы распознавания и приведены результаты оценки её эффективности.

This article observes destructive software tools recognition based on hidden Markov's models. Mathematical model of recognition system is considered and assessment results of it's effectiveness are presented.

антивирусная защитаразрушающие программные средстваскрытые марковские моделикластеризацияvirus protectiondestructive toolshidden Markov's modelsclusteringReferencesМацкевич А. Г., Козачок В. И. Математическая модель системы стохастического структурно-го распознавания файловых вирусов // Безопасность информационных технологий. - М: Из-дательство МИФИ, 2007. - Выпуск 3. - С. 44-50.Мацкевич А. Г., Козачок В. И. Математическая модель системы стохастического структурно-го распознавания файловых вирусов // Безопасность информационных технологий. - М: Из-дательство МИФИ, 2007. - Выпуск 3. - С. 44-50.Козачок А. В., Мацкевич А. Г. Модификация структурного метода распознавания вирусов // Информация и безопасность. Воронеж: Издательство «Воронежский государственный тех-нический университет», 2010. - Выпуск 1, том 13. С. 33-36Козачок А. В., Мацкевич А. Г. Модификация структурного метода распознавания вирусов // Информация и безопасность. Воронеж: Издательство «Воронежский государственный тех-нический университет», 2010. - Выпуск 1, том 13. С. 33-36Рабинер Л. Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор. // ТИЭР - М: Наука, 1989. - Выпуск 2. - Том 77. - С. 86 102.Рабинер Л. Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор. // ТИЭР - М: Наука, 1989. - Выпуск 2. - Том 77. - С. 86 102.Кельберт М. Я., Сухов Ю. М. Вероятность и статистика в примерах и задачах, том II: марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения. - М: Издательство МЦНМО, 2009. - 571 с.Кельберт М. Я., Сухов Ю. М. Вероятность и статистика в примерах и задачах, том II: марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения. - М: Издательство МЦНМО, 2009. - 571 с.Don H. Jonson, Sinan Sinanovic Symmetrizing the Kullback-Leibler distance. - IEEE Trans. on Comm. Tech., Volume 46, Number 1, p. 52-60, 2007.Don H. Jonson, Sinan Sinanovic Symmetrizing the Kullback-Leibler distance. - IEEE Trans. on Comm. Tech., Volume 46, Number 1, p. 52-60, 2007.Мандель И. Д. Кластерный анализ. - М: Издательство «Финансы и статистика», 1988. - 176 с.Мандель И. Д. Кластерный анализ. - М: Издательство «Финансы и статистика», 1988. - 176 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.